An interactive method for engaging the public health workforce with evidence
Notice bibliographique
Résumé
Systematic review authors are increasingly directing their attention to not only ensuring the robust processes and methods of their syntheses, but also to facilitating the use of their reviews by public health decision-makers and practitioners. This latter activity is known by several terms including knowledge translation, for which one definition is a ‘dynamic and iterative process that includes synthesis, exchange and ethically sound application of knowledge’.1 Unfortunately—and despite good intentions—the successful translation of knowledge has at times been inhibited by the failure of reviews to meet the needs of decision-makers, and the limitations of the traditional avenues by which reviews are disseminated.2 Encouraging the utilization of reviews by the public health workforce is a complex challenge. An unsupportive culture within the workforce, a lack of experience in assessing evidence, the use of traditional academic language in communication and the lack of actionable messages can all act as barriers to successful knowledge translation.3 Improving communication through developing strategies that include summaries, podcasts, webinars and translational tools which target key decision-makers such as HealthEvidence.org should be considered by authors as promising actions to support the uptake of reviews into practice.4,5 Earlier work has also suggested that to better meet the research evidence needs of public health professionals, authors should aim to produce syntheses that are actionable, relevant and timely.2 Further, review authors must interact more with those who will, or could use their reviews; particularly when determining the scope and questions to which a review will be directed.2
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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 | 0,076 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,016 |
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 ».