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Enregistrement W4415505802 · doi:10.1108/978-1-83608-678-920251003

From Tokenism to Trust: Transforming Public Engagement in Local Authority Research and Practice Through Health Determinants Research Collaborations

2025· book-chapter· en· W4415505802 sur OpenAlexaff
Michael E. Johansen, Olivia Mullaney, Hayley Alderson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTokenismCommunity engagementPublic healthPublic engagementPower (physics)Local authorityProcess (computing)Public participationLocal communityInequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transfer of public health responsibilities to local authorities has placed greater emphasis on the need for evidence-based decision-making to address health inequalities. Integral to this process is the involvement of the public and communities in research, ensuring that decisions are informed and equitable. While local authorities possess existing structures for community engagement, the establishment of NIHR Health Determinants Research Collaborations (HDRCs) presents a fresh opportunity to address power imbalances potentially inherent in traditional engagement practices. This chapter explores how HDRCs can establish sustainable research infrastructure to embed public involvement and community engagement (PICE) within local authority systems and foster long-term change which places communities at the heart of health inequalities research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,031
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,738
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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