Integrated Knowledge Translation: Illustrated with Outcome Research in Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Through this article the authors present a case summary of the early phases of research conducted with an Integrated Knowledge Translation (iKT) approach utilizing four factors: research question, research approach, feasibility, and outcome. iKT refers to an approach for conducting research in which community partners, referred to as knowledge users, are engaged in the entire research process. In this collaborative approach, knowledge users and researchers jointly devise the entire research agenda beginning with the development of the research question(s), determination of a feasible research design and feasible methods, interpretation of the results, dissemination of the findings, and the translation of knowledge into practice or policy decisions. Engaging clinical or community partners in the research enterprise can enhance the utility of the research results and facilitate its uptake. This collaboration can be a complex arrangement and flexibility may be required to accommodate the various configurations that the collaboration can take. For example, the research question can be jointly determined and refined; however, one person must take the responsibility for orchestrating the project, including preparing the proposal and application to the Research Ethics Board. This collaborative effort also requires the simultaneous navigation of barriers and facilitators to the research enterprise. Navigating these elements becomes part of the conduct of research with the potential for rewarding results, including an enriched work experience for clinical partners and investigators. One practice implication is that iKT may be considered of great utility to service providers due to its field friendly nature.
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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 | 0,149 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| 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 ».