Core competencies in the science and practice of knowledge translation: description of a Canadian strategic training initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, healthcare systems are attempting to optimize quality of care. This challenge has resulted in the development of implementation science or knowledge translation (KT) and the resulting need to build capacity in both the science and practice of KT. FINDINGS: We are attempting to meet these challenges through the creation of a national training initiative in KT. We have identified core competencies in this field and have developed a series of educational courses and materials for three training streams. We report the outline for this approach and the progress to date. CONCLUSIONS: We have prepared a strategy to develop, implement, and evaluate a national training initiative to build capacity in the science and practice of KT. Ultimately through this initiative, we hope to meet the capacity demand for KT researchers and practitioners in Canada that will lead to improved care and a strengthened healthcare system.
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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 |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Autre devis | high |
| grok | Métarecherche Domaine: Incitatifs · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Autre devis | high |
| opus | Métarecherche Domaine: Incitatifs · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Sans objet | medium |
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 | 0,018 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 3 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 ».