Talk, trust and time: a longitudinal study evaluating knowledge translation and exchange processes for research on violence against women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Violence against women (VAW) is a major public health problem. Translation of VAW research to policy and practice is an area that remains understudied, but provides the opportunity to examine knowledge translation and exchange (KTE) processes in a complex, multi-stakeholder context. In a series of studies including two randomized trials, the McMaster University VAW Research Program studied one key research gap: evidence about the effectiveness of screening women for exposure to intimate partner violence. This project developed and evaluated KTE strategies to share research findings with policymakers, health and community service providers, and women's advocates. METHODS: A longitudinal cross-sectional design, applying concurrent mixed data collection methods (surveys, interviews, and focus groups), was used to evaluate the utility of specific KTE strategies, including a series of workshops and a day-long Family Violence Knowledge Exchange Forum, on research sharing, uptake, and use. RESULTS: Participants valued the opportunity to meet with researchers, provide feedback on key messages, and make personal connections with other stakeholders. A number of factors specific to the knowledge itself, stakeholders' contexts, and the nature of the knowledge gap being addressed influenced the uptake, sharing, and use of the research. The types of knowledge use changed across time, and were specifically related to both the types of decisions being made, and to stage of decision making; most reported use was conceptual or symbolic, with few examples of instrumental use. Participants did report actively sharing the research findings with their own networks. Further examination of these second-order knowledge-sharing processes is required, including development of appropriate methods and measures for its assessment. Some participants reported that they would not use the research evidence in their decision making when it contradicted professional experiences, while others used it to support apparently contradictory positions. The online wiki-based 'community of interest' requested by participants was not used. CONCLUSIONS: Mobilizing knowledge in the area of VAW practice and policy is complex and resource-intensive, and must acknowledge and respect the values of identified knowledge users, while balancing the objectivity of the research and researchers. This paper provides important lessons learned about these processes, including attending to the potential unintended consequences of knowledge sharing.
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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 | 0,058 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».