Evaluation of partnerships in a transnational family violence prevention network using an integrated knowledge translation and exchange model: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family violence is a significant and complex public health problem that demands collaboration between researchers, practitioners, and policymakers for systemic, sustainable solutions. An integrated knowledge translation network was developed to support joint research production and application in the area. The purpose of this study was to determine the extent to which the international Preventing Violence Across the Lifespan (PreVAiL) Research Network built effective partnerships among its members, with a focus on the knowledge user partner perspective. METHODS: This mixed-methods study employed a combination of questionnaire and semi-structured interviews to understand partnerships two years after PreVAiL's inception. The questionnaire examined communication, collaborative research, dissemination of research, research findings, negotiation, partnership enhancement, information needs, rapport, and commitment. The interviews elicited feedback about partners' experiences with being part of the network. RESULTS: Five main findings were highlighted: i) knowledge user partner involvement varied across activities, ranging from 11% to 79% participation rates; ii) partners and researchers generally converged on their assessment of communication indicators; iii) partners valued the network at both an individual level and to fulfill their organizations' mandates; iv) being part of PreVAiL allowed partners to readily contact researchers, and partners felt comfortable acting as an intermediary between PreVAiL and the rest of their own organization; v) application of research was just emerging; partners needed more actionable insights to determine ways to move forward given the research at that point in time. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the importance of developing and nurturing strong partnerships for integrated knowledge translation. Our findings are applicable to other network-oriented partnerships where a diversity of stakeholders work to address complex, multi-faceted public health problems.
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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 |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | 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 | 0,089 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».