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Enregistrement W1984748788 · doi:10.1186/1748-5908-5-33

Community-based knowledge transfer and exchange: Helping community-based organizations link research to action

2010· article· en· W1984748788 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalWilfrid Laurier UniversityMcMaster UniversityOntario HIV Treatment NetworkMcMaster University Medical CentrePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchHealth services researchKnowledge transferKnowledge managementAction researchImplementation researchCommunity-based participatory researchComputer scienceMedicinePublic relationsManagement scienceSociologyPolitical sciencePublic healthNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community-based organizations (CBOs) are important stakeholders in health systems and are increasingly called upon to use research evidence to inform their advocacy, program planning, and service delivery efforts. CBOs increasingly turn to community-based research (CBR) given its participatory focus and emphasis on linking research to action. In order to further facilitate the use of research evidence by CBOs, we have developed a strategy for community-based knowledge transfer and exchange (KTE) that helps CBOs more effectively link research evidence to action. We developed the strategy by: outlining the primary characteristics of CBOs and why they are important stakeholders in health systems; describing the concepts and methods for CBR and for KTE; comparing the efforts of CBR to link research evidence to action to those discussed in the KTE literature; and using the comparison to develop a framework for community-based KTE that builds on both the strengths of CBR and existing KTE frameworks. DISCUSSION: We find that CBR is particularly effective at fostering a climate for using research evidence and producing research evidence relevant to CBOs through community participation. However, CBOs are not always as engaged in activities to link research evidence to action on a larger scale or to evaluate these efforts. Therefore, our strategy for community-based KTE focuses on: an expanded model of 'linkage and exchange' (i.e., producers and users of researchers engaging in a process of asking and answering questions together); a greater emphasis on both producing and disseminating systematic reviews that address topics of interest to CBOs; developing a large-scale evidence service consisting of both 'push' efforts and efforts to facilitate 'pull' that highlight actionable messages from community relevant systematic reviews in a user-friendly way; and rigorous evaluations of efforts for linking research evidence to action. SUMMARY: Through this type of strategy, use of research evidence for CBO advocacy, program planning, and service delivery efforts can be better facilitated and continually refined through ongoing evaluations of its impact.

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.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0180,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,843
Tête enseignante GPT0,757
Écart entre enseignants0,086 · 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