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Enregistrement W2117498498 · doi:10.1093/heapro/dam017

The nature of evidence resources and knowledge translation for health promotion practitioners

2007· article· en· W2117498498 sur OpenAlexfundno aff
Rebecca Armstrong, Elizabeth Waters, Belinda Crockett, Helen Keleher

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaHealth Promotion AgencyState Government of VictoriaCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésKnowledge translationPublic relationsPromotion (chess)Evidence-based practiceHealth promotionProcess (computing)Focus groupKnowledge managementPublic healthQualitative researchMedicineMedical educationPsychologyPolitical scienceBusinessNursingSociologyAlternative medicineComputer scienceMarketingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governments and other public health agencies have become increasingly interested in evidence-informed policy and practice. Translating research evidence into programmatic change has proved challenging and the evidence around how to effectively promote and facilitate this process is still relatively limited. This paper presents the findings from an evaluation of a series of evidence-based health promotion resources commissioned by the Victorian Department of Human Services. The evaluation used qualitative methods to explore how practitioners for whom the resources were intended, viewed and used them. Document and literature review and analysis, and a series of key informant interviews and focus groups were conducted. The findings clearly demonstrate that the resources are unlikely to act as agents for change unless they are linked to a knowledge management process that includes practitioner engagement. This paper also considers the potential role of knowledge brokers in helping to identify and translate evidence into practice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,335
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,417
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3350,417
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0100,029
Communication savante0,0520,049
Science ouverte0,0050,021
Intégrité de la recherche0,0140,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,715
Tête enseignante GPT0,705
Écart entre enseignants0,010 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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