The role of interpersonal communication in the process of knowledge mobilization within a community-based organization: a network analysis
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diffusion of innovations theory has been widely used to explain knowledge mobilization of research findings. This theory posits that individuals who are more interpersonally connected within an organization may be more likely to adopt an innovation (e.g., research evidence) than individuals who are less interconnected. Research examining this tenet of diffusion of innovations theory in the knowledge mobilization literature is limited. The purpose of the present study was to use network analysis to examine the role of interpersonal communication in the adoption and mobilization of the physical activity guidelines for people with spinal cord injury (SCI) among staff in a community-based organization (CBO). METHODS: The study used a cross-sectional, whole-network design. In total, 56 staff completed the network survey. Adoption of the guidelines was assessed using Rogers' innovation-decision process and interpersonal communication was assessed using an online network instrument. RESULTS: The patterns of densities observed within the network were indicative of a core-periphery structure revealing that interpersonal communication was greater within the core than between the core and periphery and within the periphery. Membership in the core, as opposed to membership in the periphery, was associated with greater knowledge of the evidence-based physical activity resources available and engagement in physical activity promotion behaviours (ps < 0.05). Greater in-degree centrality was associated with adoption of evidence-based behaviours (p < 0.05). CONCLUSIONS: Findings suggest that interpersonal communication is associated with knowledge mobilization and highlight how the network structure could be improved for further dissemination efforts. KEYWORDS: diffusion of innovations; network analysis; community-based organization; knowledge mobilization; knowledge translation, interpersonal communication.
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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 | 0,024 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle