A call for a backward design to knowledge translation
Notice bibliographique
Résumé
Despite several calls to support evidence-informed policy-making, variations in uptake of evidence into policy persist. This editorial brings together and builds on previous Knowledge Translation (KT) frameworks and theories to present a simple, yet, holistic approach for promoting evidence-informed policies. The proposed conceptual framework is characterized by its impact-oriented approach and its view of KT as a continuum from the evidence synthesis stage to uptake and evaluation, while highlighting capacity and resource requirement at every step. A practical example is given to guide readers through the different steps of the framework. With a growing interest in strengthening evidence-informed policy-making, there is a need to continuously develop theories to understand and improve the science of KT and its implementation within the field of policy-making.
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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 | 0,373 | 0,456 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,063 |
| Communication savante | 0,031 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».