Abstract T P345: Knowledge Translation in Stroke Care in Toronto: Impact of member informed improvements to a Virtual Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Toronto Stroke Networks Virtual Community of Practice (VCoP) is a secure social media platform, part of an evidence-informed knowledge translation (KT) approach to bridge identified gaps in knowledge for successful implementation of stroke best practices. In 2014, a formative developmental evaluation examined members’ perspectives about the value of the VCoP. Key themes emerged: networking, response time, validation of practice, and prioritization of best practices. Themes informed subsequent improvements: enhanced search functions, ability to share documents within a discussion forum, and formal facilitation. Objective: To examine the impact of VCoP enhancements on KT using value cycles 1-5 of the Wenger (2011) model: 1.immediate value: activity / interactions 2.potential value: knowledge capital 3.applied value: changes in practice 4.realized value: performance improvement 5.reframing value: redefining success Methods: Each theme was explored to identify potential improvement opportunities. Discussion with developers informed feasibility. Three priorities were identified: enhanced search functions, ability to share documents within discussion forums, and formal facilitation to prompt discussion. VCoP members were informed of improvements. Qualitative (members’ narratives) and quantitative indicators (e.g. response times, number of discussion threads) were examined. Results: Preliminary results indicate that formal facilitation supports increased value in activity and interaction (Cycle 1) on the VCoP. Within the first month of formal facilitation, posts in discussion forums increased from 3.75/month (FY13/14) to 11; average response times decreased from 18 to 8 days. Early examination of narratives indicates themes aligning with Cycle 2: members express value in VCoP information. Further evaluation, in progress, examines the impact of improved search functions and document upload capabilities including analysis of themes aligning with the Wenger Cycles, number of uploaded documents, and search effectiveness. Conclusions: Member informed enhancements to the VCoP contribute to KT through enhanced activity, member interactions, and knowledge capital.
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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 | 0,018 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».