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Enregistrement W2274776964 · doi:10.3138/cjpe.022.003

Developing a Tool to Measure Knowledge Exchange Outcomes

2007· article· en· W2274776964 sur OpenAlexaffvenue
Kelly Skinner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUSableKnowledge managementMeasure (data warehouse)Process (computing)Computer scienceBest practiceReliability (semiconductor)Point (geometry)Process managementBusinessWorld Wide WebData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article describes the process of developing measures to assess knowledge exchange outcomes using the dissemination of a best practices in type 2 diabetes document as a specific example. A best practices model consists of knowledge synthesis, knowledge exchange (dissemination/adoption), and evaluation stages. Best practices are required at each stage. An extensive literature review found no previous knowledge syntheses of concrete tools and models for evaluating dissemination or exchange strategies. This project developed a practical and usable tool to measure the reach and uptake of disseminated innovations. The instrument itself facilitates an opportunity for knowledge exchange to occur between producers and adopters. At this point the tool has a strong theoretical basis. Initial pilot-testing has begun; however, the accumulation of evidence of validity and reliability is only in the planning stages. The instrument described here can be adapted to other areas of population health and evaluation research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,849
Tête enseignante GPT0,719
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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