Designing health innovation networks using complexity science and systems thinking: the CoNEKTR model
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Complex problems require strategies to engage diverse perspectives in a focused, flexible manner, yet few options exist that fit with the current health care and public health system constraints. The Complex Network Electronic Knowledge Translation Research model (CoNEKTR) brings together complexity science, design thinking, social learning theories, systems thinking and eHealth technologies together to support a sustained engagement strategy for social innovation support and enhancing knowledge integration. METHODS: The CoNEKTR model adapts elements of other face-to-face social organizing methods and combines it with social media and electronic networking tools to create a strategy for idea generation, refinement and social action. Drawing on complexity science, a series of networking and dialogue-enhancing activities are employed to bring diverse groups together, facilitate dialogue and create networks of networks. RESULTS: Ten steps and five core processes informed by complexity science have been developed through this model. Concepts such as emergence, attractors and feedback play an important role in facilitating networking among participants in the model. CONCLUSIONS: Using a constrained, focused approach informed by complexity science and using information technology, the CoNEKTR model holds promise as a means to enhance system capacity for knowledge generation, learning and action while working within the limitations faced by busy health professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,337 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».