Understanding the performance and impact of public knowledge translation funding interventions: Protocol for an evaluation of Canadian Institutes of Health Research knowledge translation funding programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Institutes of Health Research (CIHR) has defined knowledge translation (KT) as a dynamic and iterative process that includes the synthesis, dissemination, exchange, and ethically-sound application of knowledge to improve the health of Canadians, provide more effective health services and products, and strengthen the healthcare system. CIHR, the national health research funding agency in Canada, has undertaken to advance this concept through direct research funding opportunities in KT. Because CIHR is recognized within Canada and internationally for leading and funding the advancement of KT science and practice, it is essential and timely to evaluate this intervention, and specifically, these funding opportunities. DESIGN: The study will employ a novel method of participatory, utilization-focused evaluation inspired by the principles of integrated KT. It will use a mixed methods approach, drawing on both quantitative and qualitative data, and will elicit participation from CIHR funded researchers, knowledge users, KT experts, as well as other health research funding agencies. Lines of inquiry will include an international environmental scan, document/data reviews, in-depth interviews, targeted surveys, case studies, and an expert review panel. The study will investigate how efficiently and effectively the CIHR model of KT funding programs operates, what immediate outcomes these funding mechanisms have produced, and what impact these programs have had on the broader state of health research, health research uptake, and health improvement. DISCUSSION: The protocol and results of this evaluation will be of interest to those engaged in the theory, practice, and evaluation of KT. The dissemination of the study protocol and results to both practitioners and theorists will help to fill a gap in knowledge in three areas: the role of a public research funding agency in facilitating KT, the outcomes and impacts KT funding interventions, and how KT can best be evaluated.
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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 | 0,215 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».