Information transfer: what do decision makers want and need from researchers?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to undertake a systematic assessment of the need for research-based information by decision-makers working in community-based organizations. It is part of a more comprehensive knowledge transfer and exchange strategy that seeks to understand both the content required and the format/methods by which such information should be presented. METHODS: This was a cross-sectional telephone survey. Questions covered current practices, research use, and demographic information, as well as preferences for receiving research information. Three types of organizations participated: Children's Treatment Centres of Ontario (CTCs); Ontario Community Care Access Centres (CCACs); and District Health Councils (DHCs). The analysis used descriptive statistics and analyses of variance (ANOVA) to describe and explore variations across organizations. RESULTS: The participation rate was 70%. The highest perception of barriers to the use of research information was reported by the CCAC respondents, followed by CTCs and DHCs. The CTCs and DHCs reported greater use of research evidence in planning decisions as compared to the CCACs. Four sources of information transfer were consistently identified. These were websites, health-related research journals, electronic mail, and conferences and workshops. Preferred formats for receiving information were executive summaries, abstracts, and original articles. CONCLUSION: There were a number of similarities across organization type with respect to perceived barriers to research transfer, as well as the types of activities the organizations engaged in to promote research use in decision-making. These findings support the importance of developing interactive, collaborative knowledge transfer strategies, as well as the need to foster relationships with health care decision-makers, practitioners and policymakers.
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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 | 0,428 | 0,598 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,039 | 0,061 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».