MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104523262 · doi:10.1186/1748-5908-1-20

Knowledge transfer & exchange through social networks: building foundations for a community of practice within tobacco control

2006· article· en· W2104523262 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteProvincial Health Services AuthorityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteHealth CanadaBattelle
Mots-clésTobacco controlHealth services researchSocial network (sociolinguistics)Baseline (sea)MedicineHealth administrationSocial network analysisKnowledge transferPublic healthMedical educationSurvey data collectionPopulation healthPopulationPublic relationsKnowledge managementNursingSocial mediaEnvironmental healthComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health services and population health innovations advance when knowledge transfer and exchange (KTE) occurs among researchers, practitioners, policy-makers and consumers using high-quality evidence. However, few KTE models have been evaluated in practice. Communities of practice (CoP) - voluntary, self-organizing, and focused groups of individuals and organizations - may provide one option. This paper outlines an approach to lay the foundation for a CoP within the area of Web-assisted tobacco interventions (WATI). The objectives of the study were to provide a data-driven foundation to inform decisions about organizing a CoP within the geographically diverse, multi-disciplinary WATI group using evaluation and social network methodologies. METHODS: A single-group design was employed using a survey of expectations, knowledge, and interpersonal WATI-related relationships administered prior to a meeting of the WATI group followed by a 3-week post-meeting Web survey to assess short-term impact on learning and networking outcomes. RESULTS: Twenty-three of 27 WATI attendees (85%) from diverse disciplinary and practice backgrounds completed the baseline survey, with 21 (91%) of those participants completing the three-week follow-up. Participants had modest expectations of the meeting at baseline. A social network map produced from the data illustrated a centralized, yet sparse network comprising of interdisciplinary teams with little trans-sectoral collaboration. Three-week follow-up survey results showed that participants had made new network connections and had actively engaged in KTE activities with WATI members outside their original network. CONCLUSION: Data illustrating both the shape and size of the WATI network as well as member's interests and commitment to KTE, when shared and used to frame action steps, can positively influence the motivation to collaborate and create communities of practice. Guiding KTE planning through blending data and theory can create more informed transdisciplinary and trans-sectoral collaboration environments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,661
Tête enseignante GPT0,711
Écart entre enseignants0,050 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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