Wikis and Collaborative Writing Applications in Health Care: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise in the use of collaborative writing applications (eg, wikis, Google Documents, and Google Knol) has created the need for a systematic synthesis of the evidence of their impact as knowledge translation (KT) tools in the health care sector and for an inventory of the factors that affect their use. While researchers have conducted systematic reviews on a range of software-based information and communication technologies as well as other social media (eg, virtual communities of practice, virtual peer-to-peer communities, and electronic support groups), none have reviewed collaborative writing applications in the medical sector. The overarching goal of this project is to explore the depth and breadth of evidence for the use of collaborative writing applications in health care. Thus, the purposes of this scoping review will be to (1) map the literature on collaborative writing applications; (2) compare the applications' features; (3) describe the evidence of each application's positive and negative effects as a KT intervention in health care; (4) inventory and describe the barriers and facilitators that affect the applications' use; and (5) produce an action plan and a research agenda. A six-stage framework for scoping reviews will be used: (1) identifying the research question; (2) identifying relevant studies within the selected databases (using the EPPI-Reviewer software to classify the studies); (3) selecting studies (an iterative process in which two reviewers search the literature, refine the search strategy, and review articles for inclusion); (4) charting the data (using EPPI-Reviewer's data-charting form); (5) collating, summarizing, and reporting the results (performing a descriptive, numerical, and interpretive synthesis); and (6) consulting knowledge users during three planned meetings. Since this scoping review concerns the use of collaborative writing applications as KT interventions in health care, we will use the Knowledge to Action (KTA) framework to describe and compare the various studies and collaborative writing projects we find. In addition to guiding the use of collaborative writing applications in health care, this scoping review will advance the science of KT by testing tools that could be used to evaluate other social media. We also expect to identify areas that require further systematic reviews and primary research and to produce a highly relevant research agenda that explores and leverages the potential of collaborative writing software. To date, this is the first study to use the KTA framework to study the role collaborative writing applications in KT, and the first to involve three national and international institutional knowledge users as part of the research process.
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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 | 0,197 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,017 |
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 ».