Designing theoretically-informed implementation interventions: Fine in theory, but evidence of effectiveness in practice is needed
Notice bibliographique
Résumé
The Improved Clinical Effectiveness through Behavioural Research Group (ICEBeRG) authors assert that a key weakness in implementation research is the unknown applicability of a given intervention outside its original site and problem, and suggest that use of explicit theory offers an effective solution. This assertion is problematic for three primary reasons. First, the presence of an underlying theory does not necessarily ease the task of judging the applicability of a piece of empirical evidence. Second, it is not clear how to translate theory reliably into intervention design, which undoubtedly involves the diluting effect of "common sense." Thirdly, there are many theories, formal and informal, and it is not clear why any one should be given primacy. To determine whether explicitly theory-based interventions are, on average, more effective than those based on implicit theories, pragmatic trials are needed. Until empirical evidence is available showing the superiority of theory-based interventions, the use of theory should not be used as a basis for assessing the value of implementation studies by research funders, ethics committees, editors or policy decision makers.
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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 | 0,088 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,062 | 0,086 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».