Bridging the gaps among research, policy and practice in ten low- and middle-income countries: Development and testing of a questionnaire for researchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A questionnaire could assist researchers, policymakers, and healthcare providers to describe and monitor changes in efforts to bridge the gaps among research, policy and practice. No questionnaire focused on researchers' engagement in bridging activities related to high-priority topics (or the potential correlates of their engagement) has been developed and tested in a range of low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: Country teams from ten LMICs (China, Ghana, India, Iran, Kazakhstan, Laos, Mexico, Pakistan, Senegal, and Tanzania) participated in the development and testing of a questionnaire. To assess reliability we calculated the internal consistency of items within each of the ten conceptual domains related to bridging activities (specifically Cronbach's alpha). To assess face and content validity we convened several teleconferences and a workshop. To assess construct validity we calculated the correlation between scales and counts (i.e., criterion measures) for the three countries that employed both and we calculated the correlation between different but theoretically related (i.e., convergent) measures for all countries. RESULTS: Internal consistency (Cronbach's alpha) for sets of related items was very high, ranging from 0.89 (0.86-0.91) to 0.96 (0.95-0.97), suggesting some item redundancy. Both face and content validity were determined to be high. Assessments of construct validity using criterion-related measures showed statistically significant associations for related measures (with gammas ranging from 0.36 to 0.73). Assessments using convergent measures also showed significant associations (with gammas ranging from 0.30 to 0.50). CONCLUSIONS: While no direct comparison can be made to a comparable questionnaire, our findings do suggest a number of strengths of the questionnaire but also the need to reduce item redundancy and to test its capacity to monitor changes over time.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,123 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».