Building theories of knowledge translation interventions: Use the entire menu of constructs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the ongoing effort to develop and advance the science of knowledge translation (KT), an important question has emerged around how theory should inform the development of KT interventions. DISCUSSION: Efforts to employ theory to better understand and improve KT interventions have until recently mostly involved examining whether existing theories can be usefully applied to the KT context in question. In contrast to this general theory application approach, we propose a 'menu of constructs' approach, where individual constructs from any number of theories may be used to construct a new theory. By considering the entire menu of available constructs, rather than limiting choice to the broader level of theories, we can leverage knowledge from theories that would never on their own provide a complete picture of a KT intervention, but that nevertheless describe components or mechanisms relevant to it. We can also avoid being forced to adopt every construct from a particular theory in a one-size-fits-all manner, and instead tailor theory application efforts to the specifics of the situation. Using audit and feedback as an example KT intervention strategy, we describe a variety of constructs (two modes of reasoning, cognitive dissonance, feed forward, desirable difficulties and cognitive load, communities of practice, and adaptive expertise) from cognitive and educational psychology that make concrete suggestions about ways to improve this class of intervention. SUMMARY: The 'menu of constructs' notion suggests an approach whereby a wider range of theoretical constructs, including constructs from cognitive theories with scope that makes the immediate application to the new context challenging, may be employed to facilitate development of more effective KT interventions.
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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 | 0,058 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,033 |
| Communication savante | 0,011 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».