Developing a Knowledge Translation (KT) Strategy for a Centre of Childhood Disability Research: Description of the Process
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge translation (KT) is a topic of interest for researchers; however, little has been published about how to plan and prioritize KT activities. This article describes the development and outcomes of a KT strategic planning activity for a research organization. An online survey and planning meeting resulted in the identification of six priority areas: engaging families, nurturing partnerships, optimizing access to knowledge, KT capacity building, advancing KT science, and funding for future KT activities. The organization collectively determined short- and long-term objectives, strategies, and measurable outcomes for the KT priority areas. The strategic planning process helped with prioritizing KT activities and engaged members in a collaborative discussion of mutual interest. The process described may be useful for others interested in developing KT strategic plans Résumé: L’application des connaissances (AC) est devenu une topique d’intérêt pour les chercheurs, cependant peu a été publié sur la façon de planifier et de prioriser les activités d’AC. Ce rapport décrire la développement et les résultats d’une activité de planification stratégique d’AC pour une organisation de recherche. Un sondage en direct et les réunions de planification ont résulté dans l’identification des six domaines prioritaires : engagement des familles, entretenir des partenariats, optimisation l’accès aux connaissances, renforcements des capacités d’AC, avancement de la science d’AC, et financement pour les activités d’AC dans la future. L’organisation a déterminé, collectivement, les objectifs à court et à long terme, les stratégies et les résultats mesurables pour les domaines prioritaires susmentionnés. La procédure de planification stratégique ont aidé avec la priorisation des activités d’AC et a engagé des membres dans une discussion collaborative de l’intérêt mutuel. Le processus décrit peut être utile pour d’autres groupes intéressés dans le développement des plans stratégiques d’AC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,056 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».