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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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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