Case Study for a Research Capacity Building Initiative for Community-Based Organizations
Notice bibliographique
Résumé
The Research Center in Minority Institutions at Florida International University (FIU-RCMI) is dedicated to rigorous, community-partnered health disparities research and training. The FIU-RCMI's Community Engagement Core's Community Research Enhancement Grant (CREG) program is a unique funding opportunity specifically designed to bolster research capacity within community-based organizations (CBOs). The goal of this paper is to describe the process used to create the CREG initiative, with particular attention to how it was modified to meet the evolving needs of local CBOs. The 2023 CREG funding cycle was restructured based on Cooke's (2005) four-stage Research Capacity Building (RCB) framework. In direct response to the feedback from previous CREG awardees, CREG was reconceptualized as a capacity-building opportunity rather than a conventional grant. This paper contributes to the literature on community-engaged research by highlighting the value of an iterative feedback process involving diverse stakeholders, ensuring ongoing alignment with the dynamic needs of both CBOs and researchers when developing research capacity building initiatives.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».