Maximising the use of evidence: exploring the intersection between population health intervention research and knowledge translation from a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Population and public health research has been shifting from describing factors that shape health to an interrogation of the processes and outcomes underpinning policy and programme interventions. This shift has given rise to acknowledging population health intervention research (PHIR) as a distinct field of study in Canada. Given that PHIR aims to maximise the use of evidence to inform interventions, a discussion paper was written and a workshop was held, with 24 participants working across policy, practice and research, to identify distinct features of PHIR that create opportunities and challenges for knowledge translation (KT). Building on the discussion paper and activities at the workshop, workshop participants surfaced five features of PHIR that need specific consideration to facilitate progress on understanding and capitalising on the relationships between KT and PHIR. Implications for stakeholders interested in maximising the use of evidence to inform strategies for chronic disease prevention are also provided.
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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 | 0,358 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,071 |
| Communication savante | 0,062 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| 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 validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».