The Registry of Knowledge Translation Methods and Tools: a resource to support evidence-informed public health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper examines the development of a globally accessible online Registry of Knowledge Translation Methods and Tools to support evidence-informed public health. METHODS: A search strategy, screening and data extraction tools, and writing template were developed to find, assess, and summarize relevant methods and tools. An interactive website and searchable database were designed to house the registry. Formative evaluation was undertaken to inform refinements. RESULTS: Over 43,000 citations were screened; almost 700 were full-text reviewed, 140 of which were included. By November 2012, 133 summaries were available. Between January 1 and November 30, 2012 over 32,945 visitors from more than 190 countries accessed the registry. Results from 286 surveys and 19 interviews indicated the registry is valued and useful, but would benefit from a more intuitive indexing system and refinements to the summaries. User stories and promotional activities help expand the reach and uptake of knowledge translation methods and tools in public health contexts. CONCLUSIONS: The National Collaborating Centre for Methods and Tools' Registry of Methods and Tools is a unique and practical resource for public health decision makers worldwide.
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 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 | 0,283 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,019 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,027 |
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 ».