Using Problem-Based Case Studies to Learn About Knowledge Translation Interventions: An Inside Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge translation (KT) interventions can facilitate the successful implementation of best practices by engaging and actively involving various stakeholders in the change process. However, for novices, the design of KT interventions can be overwhelming. In this article, we describe our experience as participants in a problem-based case study on planning a KT intervention and reflect on the use of problem-based learning (PBL) to develop knowledge and skills relevant to the KT process. Participants were six fellows and two faculty members attending the 2009 Canadian Institutes of Health Research KT Summer Institute. Participants received a case study asking them to develop a KT intervention with the goal of implementing a stroke response protocol for hospital inpatients. The group was given 5 hours spread over 2 days to complete the learning task. As the members of the small group reflected on their experience with the case study, 4 themes emerged: (1) balancing engaging stakeholders with moving forward; (2) exploring the research gaps and role of the Knowledge-to-Action Framework; (3) investigating methodological approaches for KT research; and (4) experiencing a supportive training environment. Participation in the problem-based case study allowed participants to expand their individual understanding of KT, while fostering the learning experiences of other group members. In a supportive learning environment, participants were able to identify influential stakeholders for the stroke response protocol implementation, discuss potential barriers by stakeholder group, and consider effective KT interventions. Future training initiatives focusing on strengthening KT capacity and knowledge should consider using small-group problem-based case study to facilitate learning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle