Knowledge mobilization for and with people with lived experience of dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engaging people with lived experience of dementia (i.e., people living with dementia, family/friend care partners) in all phases of research contributes to more relevant and meaningful research findings. Mobilizing knowledge to diverse audiences is critical to getting scientific findings into the hands of knowledge users, including people with lived experience of dementia. To ensure the goals of patient engagement and knowledge mobilization (KM) were achieved, two cross-cutting programs within the Canadian Consortium on Neurodegeneration in Aging (CCNA) were established: a KM program to support KM activities and a lived experience program, Engagement of People with Lived Experience of Dementia (EPLED). The EPLED Advisory Group consists of people with lived experience of dementia, to support the engagement of people with lived experience in research. METHOD: In addition to their respective core activities, the KM and EPLED programs united to work collaboratively to achieve shared goals of increasing the involvement of people with lived experience throughout the CCNA network, including in KM. Together, the programs undertook activities to raise the profile of people with lived experience of dementia, involving EPLED in KM activities as well as planning and decision making. Over time, this led to a culture shift within CCNA where researchers increasingly sought out and involved the perspectives of people with lived experience in research and KM activities. RESULT: People with lived experience of dementia are now key collaborators at all stages of scientific research within CCNA, including in planning and executing KM activities. Evaluation data indicate these activities are valued by researcher, trainee and public audiences. CONCLUSION: The integration of people with lived experience of dementia within CCNA's research and KM projects has been a resounding success. EPLED and KM will continue to collaborate on integrating people with lived experience in CCNA's research activities, and support researchers in developing KM activities and skills.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».