Mixed identity is an identity: embracing the people involved in research partnerships
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient and public involvement (PPI) in health research has gained prominence, with patients and public actively shaping research priorities, study design and knowledge translation. While the benefits and challenges of PPI are well documented, less attention has been given to the complexity of navigating multiple identities as research team members. Often, patients and public, academics and clinicians share many of the same goals and occupy overlapping roles, yet research structures rarely acknowledge or accommodate this fluidity. This commentary explores how shared identities of patients and public, academics and clinicians shape research partnerships, challenging conventional boundaries by questioning whether patients and public can also serve as academics or clinicians and vice versa. METHODS: This commentary is written from an interdisciplinary perspective, where insights are synthesised from existing literature, empirical knowledge and lived experience. The authors critically examine the intersection of patient and public, academic and clinician identities and discuss the implications for research partnerships. Recurring points of tension, including questions about the suitability of partnerships and the complexities of identity, are explored. The discussion considers how members of research teams navigate privilege and shared responsibility within collaborative settings. DISCUSSION: Although PPI aims to foster inclusivity, research partnerships often confine patients and public, academics and clinicians to rigid titles, overlooking the multidimensional identities of those involved. To advance research, practice and advocacy, it is foundational to embrace one's authentic self while recognising the full complexity of team members. Every individual brings a unique perspective and lived experience, and together, a research team shares the collective responsibility to produce rigorous, quality research that strengthens the body of evidence.
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 | 0,080 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,099 |
| Communication savante | 0,035 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».