Enhancing Service Delivery Capacity through Knowledge Exchange: The Seniors Health Research Transfer Network
Notice bibliographique
Résumé
The Seniors Health Research Transfer Network (SHRTN) was launched in 2005 in Ontario to improve the quality of health care provided to seniors by facilitating knowledge exchange opportunities for formal and informal caregivers, researchers and policymakers. This article describes the conceptual basis and development of SHRTN, as well as achievements, challenges and lessons learned during its first year of operation, which ended in March 2006. We begin by discussing knowledge exchange networks and their conceptual basis. We then offer a brief history of SHRTN, tracing its origins to both a broad interprofessional interest in creating and sharing knowledge within and across organizations, and also to the efforts of a small group of early champions. After this, we describe the main events, achievements and surprises of SHRTN's first year. Experience with SHRTN has highlighted the importance of careful attention to governance issues in the organization of knowledge exchange networks, and the challenge of balancing management control with broad participation and flexibility. Collaboration can yield synergy and innovation, but requires commitment from participants. The SHRTN experience has demonstrated that planning and coordinating a provincial network that engages diverse stakeholders is a logistical challenge that requires dedicated infrastructure and funding support.
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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 | 0,024 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».