Examining the Feasibility and Effectiveness of a Community-Based Organization Implementing an Event-Based Knowledge Mobilization Initiative to Promote Physical Activity Guidelines for People With Spinal Cord Injury Among Support Personnel
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Community-based organizations (CBOs) and support personnel that serve marginalized members of society have the potential to be important partners in knowledge mobilization (KM). A CBO in partnership with researchers developed an event-based KM initiative to disseminate evidence-based physical activity guidelines for people with spinal cord injury. PURPOSE: The purpose of this case study is to demonstrate a) how a CBO can implement a KM initiative and b) the effectiveness of the initiative for disseminating the guidelines to support personnel. METHOD: The KM initiative consisted of 12 events about the new guidelines held within the CBO's regional areas. Evaluation of the events was guided by the RE-AIM (reach, efficacy or effectiveness, adoption, implementation, and maintenance) framework. RESULTS: Adoption of the events was high, with 88% of regions hosting an event. Overall fidelity to the event protocol was high among researchers (100.00% ± .00), peers (65% ± 33.74), and staff (70.00% ± 34.96). The events reached 140 support personnel who attended the events. Significant increases in support personnel's self-efficacy and intentions to promote physical activity to people with spinal cord injury were seen at Time 2 but not maintained at Time 3. CONCLUSIONS: Event-based KM initiatives may be an effective strategy for CBOs to disseminate information to support personnel and ensure that KM initiatives are supported by staff and delivered as intended.
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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 | 0,038 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».