Collaborative action around implementation in Collaborations for Leadership in Applied Health Research and Care: towards a programme theory
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In theory, greater interaction between researchers and practitioners should result in increased potential for implementation. However, we know little about whether this is the case, or what mechanisms might operate to make it happen. This paper reports findings from a study that is identifying and tracking implementation mechanisms, processes, influences and impacts in real time, over time in the Collaborations for Leadership in Applied Health Research and Care (CLAHRCs). METHODS: This is a longitudinal, realist evaluation case study. The development of the conceptual framework and initial hypotheses involved literature reviewing and stakeholder consultation. Primary data were collected through interviews, observations and documents within three CLAHRCs, and analysed thematically against the framework and hypotheses. RESULTS: The first round of data collection shows that the mechanisms of collaborative action, relationship building, engagement, motivation, knowledge exchange and learning are important to the processes and outcomes of CLAHRCs' activity, including their capacity for implementation. These mechanisms operated in different contexts such as competing agendas, availability of resources and the CLAHRCs' brand. Contexts and mechanisms result in different impact, including the CLAHRCs' approach to implementation, quality of collaboration, commitment and ownership, and degree of sharing and managing knowledge. CONCLUSION: Emerging features of a middle range theory of implementation within collaboration include alignment in organizational structures and cognitive processes, history of partnerships, responsiveness and resilience in rapidly changing contexts. CLARHCs' potential to mobilize knowledge may be further realized by how they develop insights into their function as collaborative entities.
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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 | 0,084 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,053 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».