Knowledge translation research in population health: establishing a collaborative research agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increasing mobilization of researchers and funding organizations around knowledge translation (KT) in Canada and elsewhere, many questions have been only partially answered, particularly in the field of population health. This article presents the results of a systematic process to draw out possible avenues of collaboration for researchers, practitioners and decision-makers who work in the area of KT. The main objective was to establish a research agenda on knowledge translation in population health. METHODS: Using the Concept Mapping approach, the research team wanted to identify priority themes for the development of research on KT in population health. Mapping is based on multivariate statistical analyses (multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis) in which statements produced during a brainstorming session are grouped in weighted clusters. The final maps are a visual representation of the priority themes of research on KT. Especially designed for facilitating consensus in the understanding and organization of various concepts, the Concept Mapping method proved suitable for achieving this objective. RESULTS: The maps were produced by 19 participants from university settings, and from institutions within the health and social services network. Three main perspectives emerge from this operation: (1) The evaluation of the effectiveness of KT efforts is one of the main research priorities; (2) The importance of taking into consideration user contexts in any KT effort; (3) The challenges related to sharing power for decision-making and action-taking among various stakeholder groups. These perspectives open up avenues of collaboration for stakeholders who are involved in research on KT. Besides these three main perspectives, the concept maps reveal three other trends which should be emphasized. CONCLUSION: The Concept Mapping process reported in this article aimed to provoke collective reflection on the research questions that should be studied, in order to foster coherence in research activities in the field of population health. Based on this, it is appropriate to continue to support the development of research projects in KT and the formation of research teams in this field. Research on KT must lead to concrete outcomes within communities that are interested in the question.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,234 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».