1000 cups of coffee: a call for intentional relationship-building in behavioral science through community-based participatory research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Behavioral scientists increasingly recognize the importance of community engagement in the process toward designing impactful, equitable, and sustainable interventions. Yet, the academic structures that govern research timelines and outputs often undervalue the slow, relational labor required to form meaningful Community-Academic Partnerships (CAPs). This commentary uses the metaphor of "1000 cups of coffee" to capture the time-intensive, trust-building processes foundational to Community-Based Participatory Research (CBPR). We argue that without deep-rooted relationships, the process of co-design and intervention development may become nominal, irrelevant, or ineffective. Drawing on our own examples of creating a pan-Canadian community of practice advancing newcomer sport and physical activity behaviors, we highlight how we have embedded CBPR into our own research practice. By committing to authentic partnerships, behavioral scientists can ensure that their work is contextually grounded, culturally relevant, and eventually more impactful.This is a pre-copyedited, author-produced PDF of an article accepted for publication in Translational Behavioral Medicine following peer review. The version of record [1000 cups of coffee: a call for intentional relationship-building in behavioral science through community-based participatory research. Translational Behavioral Medicine 15, 1 (2025)] is available online at: https://doi.org/10.1093/tbm/ibaf041. Deposited by shareyourpaper.org and openaccessbutton.org. We've taken reasonable steps to ensure this content doesn't violate copyright. However, if you think it does you can request a takedown by emailing help@openaccessbutton.org.
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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 | 0,326 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,088 |
| Communication savante | 0,028 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».