MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151664329 · doi:10.1111/j.1365-2648.2011.05610.x

Towards better measures of research utilization: a collaborative study in Canada and Sweden

2011· article· en· W2151664329 sur OpenAlexafffundabout
Carole A. Estabrooks, Janet E. Squires, Elisabeth Strandberg, Kerstin Nilsson-Kajermo, Shannon D. Scott, Joanne Profetto‐McGrath, Dwight Harley, Lars Wallin

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConstruct (python library)Focus groupNursing researchNursingResearch designHealth services researchData collectionPsychologyMedicineSociologyBusinessPublic healthMarketingComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This paper is a report of a study examining research utilization in nursing. The specific aims were to (1) clarify the construct of research utilization, and (2) identify observable indicators of research utilization. BACKGROUND: Robust measures of research utilization do not exist despite steadily increasing numbers of studies in the field. One reason for this is theoretical confusion surrounding the central concepts in the field. METHOD: A qualitative (focus group) design was used to explore the construct of research utilization in two countries: Canada and Sweden. A systematic and sequential (three phases) approach to expert sampling framed the study. Phase 1 consisted of initial construct clarification by the research team (2005). In Phase 2, a face-to-face meeting with a panel of international research utilization nursing experts was held (2005). Phase 3 consisted of a series of focus groups with nursing care (direct and non-direct) providers (2005-2007). Data were analysed using content analysis. FINDINGS: The nursing care providers did not commonly use the term 'research utilization'. Several examples of research utilization were provided; a majority of these examples related to instrumental research utilization and became increasingly concrete as one moved from non-direct to direct care participants. Participants identified several indicators of research utilization (instrumental and conceptual). From these indicators, a measurement schematic was derived. CONCLUSIONS: The construct of research utilization is multi-faceted. Several indicators of research utilization were identified, which can be used to augment existing or develop a new and improved measure that taps both instrumental and conceptual use.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,016
Études des sciences et des technologies0,0250,006
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,485
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,094 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations40
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced NursingMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207