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Enregistrement W1976980010 · doi:10.1186/1472-6963-11-198

Uncovering Tacit Knowledge: A Pilot Study to Broaden the Concept of Knowledge in Knowledge Translation

2011· article· en· W1976980010 sur OpenAlexafffundabout
Anita Kothari, Julia Bickford, Nancy Edwards, Maureen Dobbins, Mechthild Meyer

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Health Services Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioUniversity of Ottawa
Mots-clésTacit knowledgeKnowledge translationExplicit knowledgeKnowledge managementPersonal knowledge managementProcedural knowledgeThematic analysisBody of knowledgeKnowledge value chainOrganizational learningQualitative researchSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: All sectors in health care are being asked to focus on the knowledge-to-practice gap, or knowledge translation, to increase service effectiveness. A social interaction approach to knowledge translation assumes that research evidence becomes integrated with previously held knowledge, and practitioners build on and co-create knowledge through mutual interactions. Knowledge translation strategies for public health have not provided anticipated positive changes in evidence-based practice, possibly due in part to a narrow conceptualization of knowledge. More work is needed to understand the role of tacit knowledge in decision-making and practice. This pilot study examined how health practitioners applied tacit knowledge in public health program planning and implementation. METHODS: This study used a narrative approach, where teams from two public health units in Ontario, Canada were conveniently selected. Respondents participated in individual interviews and focus groups at each site. Questions were designed to understand the role of tacit knowledge as it related to the program planning process. Data were analyzed through a combination of content analysis and thematic comparison. RESULTS: The findings highlighted two major aspects of knowledge that arose: the use of tacit knowledge and the integration of tacit and explicit knowledge. Tacit knowledge included: past experiences, organization-specific knowledge, community contextual knowledge, and the recognition of the tacit knowledge of others. Explicit knowledge included: research literature, the Internet, popular magazines, formal assessments (surveys and interviews), legislation and regulations. Participants sometimes deliberately combined tacit and explicit knowledge sources in planning. CONCLUSIONS: This pilot demonstrated that front-line public health workers draw upon both tacit knowledge and explicit knowledge in their everyday lived reality. Further, tacit knowledge plays an important role in practitioners' interpretation and implementation of explicit research findings. This indicates a need to broaden the scope of knowledge translation to include other forms of knowledge beyond explicit knowledge acquired through research. Strategies that recognize and support the use of tacit knowledge, such as communities of practice or networks, may be important components of a comprehensive approach to knowledge translation. This study provides support for further investigation of the role of tacit knowledge in the planning and delivery of effective public health services.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,772
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,081 · 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'étudeQualitatif
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

Citations110
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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