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Enregistrement W1567865367 · doi:10.1080/10803548.2013.11076965

Did You Have an Impact? A Theory-Based Method for Planning and Evaluating Knowledge-Transfer and Exchange Activities in Occupational Health and Safety

2013· article· en· W1567865367 sur OpenAlexaff
Desré M. Kramer, Richard Wells, Nicolette Carlan, Theresa Aversa, Philip P. Bigelow, Shane M. Dixon, Keith McMillan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Occupational Safety and Ergonomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranstheoretical modelKnowledge transferKnowledge managementStakeholderOccupational safety and healthComputer sciencePsychological interventionManagement scienceRisk analysis (engineering)Process managementEngineeringBusinessMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few evaluation tools are available to assess knowledge-transfer and exchange interventions. The objective of this paper is to develop and demonstrate a theory-based knowledge-transfer and exchange method of evaluation (KEME) that synthesizes 3 theoretical frameworks: the promoting action on research implementation of health services (PARiHS) model, the transtheoretical model of change, and a model of knowledge use. It proposes a new term, keme, to mean a unit of evidence-based transferable knowledge. The usefulness of the evaluation method is demonstrated with 4 occupational health and safety knowledge transfer and exchange (KTE) implementation case studies that are based upon the analysis of over 50 pre-existing interviews. The usefulness of the evaluation model has enabled us to better understand stakeholder feedback, frame our interpretation, and perform a more comprehensive evaluation of the knowledge use outcomes of our KTE efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,423
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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