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Enregistrement W2121385159 · doi:10.1080/15433714.2012.663667

Knowledge Translation Efforts in Child and Youth Mental Health: A Systematic Review

2012· review· en· W2121385159 sur OpenAlexaff
Melanie Barwick, Howard Schachter, Lindsay Bennett, Jessie McGowan, Mylan Ly, Angela Wilson, Kathryn Bennett, Don H. Buchanan, Dean Fergusson, Ian Manion

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Social Work · 2012
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of OttawaHospital for Sick ChildrenPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationMental healthQuality (philosophy)PsychologyMedical educationMedicineKnowledge managementPsychiatryComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of knowledge translation strategies that have been empirically studied and proven useful is a critical prerequisite to narrowing the research-to-practice gap in child and youth mental health. Through this review the authors sought to determine the current state of scientific knowledge of the effectiveness of knowledge translation approaches in child and youth mental health by conducting a systematic review of the research evidence. The findings and quality of the 12 included studies are discussed. Future work of high methodological quality that explores a broader range of knowledge translation strategies and practitioners to which they are applied and that also attends to implementation process is recommended.

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 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,846
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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