Social and cultural considerations in engaging visible minorities in physical activity research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patient/public involvement in research is a concept that is increasingly becoming central to health research policy. Involvement of visible minority immigrants in research, who, very often are also at a higher risk of chronic diseases, has been historically low. Complex interactions between genetic predispositions, social stressors and life-style behaviors like diet and low physical activity have been implicated. Involvement of ethnic minorities in research helps give a voice to their opinions and guides meaningful research and is imperative for developing effective public health interventions.Objectives: a)Characterize how physical activity is culturally perceived, and adopted by people from three diverse ethnic groups (South Asian, Chinese, Africans); b)Identify unique factors that promote or inhibit involvement of ethnic minorities as partners in physical activity related research or health research in general.Methods: We held conversations and discussions with 16 community members and key informants from three ethnic groups. Discussions were recorded, transcribed and emerging themes were identified and classified into various categories.Findings: Difficulties integrating into the Canadian system, social/financial stressors, racial discrimination, absence of diversity in leadership positions, mistrust of the establishment, and factors like being alien to the culture of organized physical activity were some of the reasons for low participation of ethnic minorities in research.Conclusion: Creating a culture of ethnic minority involvement and participation in research is not an overnight process but takes years to evolve and requires a genuine, concerted effort on part of the researchers to develop long lasting relationships with ethnic communities based on mutual trust and respect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».