<i>‘Every Voice Matters’:</i> A Photovoice Study on the Personal Impacts of Co‐Production in Recovery Colleges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The engagement of people with lived experience (PWLE) of mental health and substance use health challenges in the co-production of health services, programming and research has many benefits, but how co-production impacts those involved remains unclear. Recovery Colleges are low-barrier, generally co-produced education programmes focused on mental health and wellness. Designed to support individuals on their personal recovery journeys, they provide a meaningful setting to explore the impacts of co-production. OBJECTIVE: This co-produced study explored the impact of co-production within recovery-oriented programming using a photovoice methodology. Photovoice captured the lived experiences and expertise of people involved in Canadian Recovery Colleges as curriculum designers, facilitators and/or students. METHOD: A sample of 21 participants with co-production experience took part in seven photovoice workshops. These culminated in a final photo submission that illustrated how co-production has impacted them. Eighteen participants completed a focus group discussion on the topic, which was audio recorded, transcribed and analysed using codebook thematic analysis. RESULTS: Five themes were generated from the data. Participants found that co-production (1) reduced stigma, (2) provided a space to collectively share lived experience, (3) helped them develop a sense of belonging, (4) helped them advance their personal recovery journeys and (5) supported their personal growth. CONCLUSIONS: This study demonstrated that co-production in Recovery College settings has a wide range of positive impacts for the individuals involved, across a range of personal factors. The co-production of services, programme development and research can create positive meaning for those involved in mental health and substance use health settings, as well as potentially other broader health settings, which may aid in their recovery journeys. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: A Recovery College research subcommittee, including individuals with lived experience of mental health and/or substance use challenges, co-produced every phase of this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».