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Enregistrement W4415550742 · doi:10.1093/scipol/scaf061

Participatory research in Canada (2013-2018): a cross-sectional survey of academic researchers

2025· article· en· W4415550742 sur OpenAlexafffundabout
Zack Marshall, Meng Wang, Veronica Benz, Batool AlMousawi, Catherine Worthington, Melody E. Morton Ninomiya, Darren Lauscher, Sherri Pooyak, Sarah Switzer, James R. Watson, Ciann Wilson, Jennifer Demchuk, Stephanie E. Coen, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueScience and Public Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCentre for Community Based ResearchCommunity Based Research CentrePublic Health OntarioWilfrid Laurier UniversityMcGill UniversityUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésParticipatory action researchCitizen journalismIndigenousCommunity-based participatory researchSurvey researchResearch designPostgraduate researchSurvey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Participatory research encompasses diverse investigative approaches that engage community, industry, and other nonacademic collaborators. While investigators have examined single studies to explore research processes and impacts, less is known about the participatory research ecosystem. To address this, our team conducted an online survey to characterize academic researchers who conducted participatory research in Canada (2013–8). Of 1135 respondents (response rate = 27.5 per cent), 38.9 per cent identified their research project as participatory. Results of a multivariable logistic regression showed that academic researchers identifying as women or gender diverse, Indigenous or racialized, of older age, funded by the Social Sciences and Humanities Research Council, and those with larger grants were more likely to conduct participatory research. This study contributes to a growing understanding of individual- and institution-level factors that may influence academic researcher engagement with research coproduction. These findings offer new insights to inform science policy, funding priorities, and sustainable participatory research environments in academia.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,811
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,172 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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'admission3
Résumé présentoui

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