Engaging Equity-Deserving Populations in Co-Creation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Refugee families in Canada experience significant mental health challenges and face heightened barriers to accessing mental healthcare services, yet their voices remain underrepresented in the design of those services. A co-creation approach offers a way to meaningfully engage those equity-deserving populations by centering their experiences and perspectives. However, limited research has specifically examined how to engage refugee families in co-creation processes. This study aimed to review the literature on engaging equity-deserving groups in co-creation and to develop a tailored engagement strategy as part of the Thriving Together co-design project. Methods: A two-phase approach was used. Phase one involved a structured narrative review guided by Arksey and O'Malley's framework. Three databases (PubMed, Web of Science, and Scopus) were searched, along with grey literature and citation searches. A total of 45 studies were included in the review, and findings were charted across definitions, guiding principles, theoretical frameworks, phases of co-creation, engagement methods, barriers, and enablers. Phase two synthesized these findings with field insights from the Thriving Together project to inform a context-specific engagement strategy. Results: The included studies, primarily from high-income countries, focused on equity-deserving populations and revealed inconsistent terminology but recurring emphasis on key engagement principles, such as trust, power-sharing, and flexibility. Common phases of co-creation included preparation, discovery, ideation, and implementation, with frequent use of creative methods like storytelling and visual tools. Reported barriers included power imbalances and logistical challenges. These findings and the practical insights informed the engagement strategy, which is conceptualized as a journey, guided by principles, structured around clear phases, supported by practical tools, and designed to proactively address barriers and promote meaningful participation. Conclusion: More research is needed to advance co-creation with refugee populations. Achieving equitable and impactful engagement relies on operationalizing guiding values such as reflexivity, adaptability, and authentic partnership with the communities involved.
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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 | 0,042 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».