Creating, Synthesizing, and Sharing: The Management of Knowledge in Public Health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To better understand the applicability of knowledge management (KM) in public health (PH) as a strategy to improve planning and decision making. DESIGN AND SAMPLE: The study was designed as a narrative inquiry; a form of storytelling research. Qualitative data were collected through interviews designed to gain participants' stories about planning processes. Twenty-four participants from six PH Units in Ontario, Canada. MEASURES: We performed a secondary analysis to better understand the use of KM strategies, techniques, and approaches. Findings were compared to a preliminary KM framework supporting knowledge processes within a dynamic, interactive context. RESULTS: Analysis showed that while KM strategies are supported informally, it is most often done in an ad hoc manner. Participants acknowledged a gap in their knowledge sharing practices. CONCLUSION: PH professionals are ready to apply KM in PH as an approach to facilitate planning and decision making. The proposed KM framework incorporates partnerships to adapt to the realities of PH context. Consideration of KM strategies can improve information organization, partnerships and decision making, as well as contribute to current PH reforms aimed at strengthening the health care system. This presents an opportunity to integrate formalized methods of knowledge use and knowledge sharing among PH employees using a KM approach.
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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 | 0,036 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».