From consensus to action: knowledge transfer, education and influencing policy on sports concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To: (1) provide a review of knowledge transfer (KT) and related concepts; (2) look at the impact of traditional and emerging KT strategies on concussion knowledge and education; (3) discuss the value and impact of KT to organisations and concussion-related decision making and (4) make recommendations for the future of concussion education. DESIGN: Qualitative literature review of KT and concussion education literature. INTERVENTION: PubMed, Medline and Sport Discus databases were reviewed and an internet search was conducted. The literature search was restricted to articles published in the English language, but not restricted to any particular years. Altogether, 67 journal articles, 21 websites, 1 book and 1 report were reviewed. RESULTS: The value of KT as part of concussion education is increasingly becoming recognised. Target audiences benefit from specific learning strategies. Concussion tools exist, but their effectiveness and impact require further evaluation. The media is valuable in drawing attention to concussion, but efforts need to ensure that the public is aware of the right information. Social media as a concussion education tool is becoming more prominent. Implementation of KT models is one approach which organisations can use to assess knowledge gaps; identify, develop and evaluate education strategies and use the outcomes to facilitate decision-making. CONCLUSIONS: Implementing KT strategies requires a defined plan. Identifying the needs, learning styles and preferred learning strategies of target audiences, coupled with evaluation, should be a piece of the overall concussion education puzzle to have an impact on enhancing knowledge and awareness.
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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 | 0,135 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,037 |
| Communication savante | 0,019 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».