Exploring Arts‐Based Knowledge Translation: Sharing Research Findings Through Performing the Patterns, Rehearsing the Results, Staging the Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cultivation of knowledge translation (KT) strategies that actively engage health professionals in critical reflection of their practice and research-based evidence are imperative to address the research-practice gap. While research-based evidence is exponentially growing, our ability to facilitate uptake by nurses and other health professionals has not kept pace. Innovative approaches that extend epistemological bias beyond a singular standpoint of postpositivism, such as the utilization of arts-based methods, expand the possibility to address the complexities of context, engage audience members, promote dissemination within communities of practice, and foster new audiences interested in research findings. AIM: In this paper, we address the importance of adopting a social constructivist epistemological stance to facilitate knowledge translation to diverse audiences, explore various arts-based knowledge translation (ABKT) strategies, and open a dialogue concerning evaluative tenets of ABKT. DISCUSSION: ABKT utilizes various art forms to disseminate research knowledge to diverse audiences and promote evidence-informed practice. ABKT initiatives translate knowledge not based upon a linear model, which views knowledge as an objective entity, but rather operate from the premise that knowledge is socially situated, which demands acknowledging and engaging the learner within their context. Theatre, dance, photography, and poetry are art forms that are commonly used to communicate research findings to diverse audiences. Given the emerging interest and importance of utilizing this KT strategy situated within a social constructivist epistemology, potential challenges and plausible evaluative criteria specific to ABKT are presented. CONCLUSION: ABKT is an emerging KT strategy that is grounded in social constructivist epistemological tenets, and holds potential for meaningfully sharing new research knowledge with diverse audiences. LINKING EVIDENCE TO ACTION: ABKT is an innovative and synergistic approach to traditional dissemination strategies. This creative KT approach is emerging as potent transformational learning tools that are congruent with the relational nature of nursing practice. ABKT facilitates learning about new research findings in an engaging and critical reflective manner that promotes learning within communities of practice.
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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 | 0,057 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».