Mapping new theoretical and methodological terrain for knowledge translation: contributions from critical realism and the arts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines have been a popular tool for the improvement of health care through the implementation of evidence from systematic research. Yet, it is increasingly clear that knowledge alone is insufficient to change practice. The social, cultural, and material contexts within which practice occurs may invite or reject innovation, complement or inhibit the activities required for success, and sustain or alter adherence to entrenched practices. However, knowledge translation (KT) models are limited in providing insight about how and why contextual contingencies interact, the causal mechanisms linking structural aspects of context and individual agency, and how these mechanisms influence KT. Another limitation of KT models is the neglect of methods to engage potential adopters of the innovation in critical reflection about aspects of context that influence practice, the relevance and meaning of innovation in the context of practice, and the identification of strategies for bringing about meaningful change. DISCUSSION: This paper presents a KT model, the Critical Realism and the Arts Research Utilization Model (CRARUM), that combines critical realism and arts-based methodologies. Critical realism facilitates understanding of clinical settings by providing insight into the interrelationship between its structures and potentials, and individual action. The arts nurture empathy, and can foster reflection on the ways in which contextual factors influence and shape clinical practice, and how they may facilitate or impede change. The combination of critical realism and the arts within the CRARUM model promotes the successful embedding of interventions, and greater impact and sustainability. CONCLUSION: CRARUM has the potential to strengthen the science of implementation research by addressing the complexities of practice settings, and engaging potential adopters to critically reflect on existing and proposed practices and strategies for sustaining change.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
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 | 0,151 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,121 |
| Communication savante | 0,025 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».