Co-producing data-intensive research with an underserved group: a case study and evaluation identifying pathways to impact
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Co-production of research, where researchers and experts by experience work as equal partners throughout a research project, can improve the quality, relevance, implementation and impact of research. However, there is limited evidence on methods for successful co-production in data-intensive research with underserved groups. In partnership with the charity Voice of Young People in Care (VOYPIC) and a group of care experienced young people, the Administrative Data Research Centre Northern Ireland (ADRC NI) piloted and evaluated a co-production approach in a research project that used linked administrative data to examine the association between care experience and mental ill health and mortality. Objective: The aim of this paper is to report the impact of co-production using the pilot as a case study, and assess the mechanisms involved against published principles of co-production. Additionally, we consider if co-production in this context is a special case that warrants bespoke guidance. Methods: Two participatory workshops and three semi-structured 1-1 interviews were conducted to collect the perspectives of pilot participants. Deductive thematic analysis was used to sort data into three predetermined categories: 1) impact; 2) barriers; and 3) enablers. To formally assess pathways to implementing co-production and achieving impact, mechanisms were mapped against the five National Institute for Health and Care Research (NIHR) principles of co-production. Results: Positive impacts were identified for individuals, the research and organisations involved. Common barriers to co-production, like representativeness and resource constraints were identified, alongside challenges specific to data-intensive research, such as balancing power-sharing with data access constraints. Key enablers included genuine power sharing, valuing diverse knowledge, and partnership working. Special considerations needed to support successful co-production in this context include extra effort to achieve inclusion and address support needs. Partnerships with voluntary and community organisations support an inclusive, trauma-informed approach. Conclusion: This case study and evaluation can be utilised to support co-production with underserved groups in other data-intensive research contexts. Embedding co-production of data research with underserved groups will require changes to the broader research eco-system, including tailored guidance and resources, and funding partnerships rather than only pre-specified research projects.
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 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 | 0,144 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».