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Enregistrement W2329980504 · doi:10.7870/cjcmh-2010-0031

Building for Success: Mental Health Research With an Integrated Knowledge Translation Approach

2010· article· en· W2329980504 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather L. Bullock, Aimee Watson, Paula Goering

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMental Health Commission of CanadaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintKnowledge translationKnowledge managementMental healthProcess (computing)Scale (ratio)Work (physics)EngineeringComputer scienceEngineering managementPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated knowledge translation approaches are one way to facilitate knowledge exchange and support the use of research in practice. This paper explores the elements of an integrated knowledge translation approach using the Systems Enhancement Evaluation Initiative (SEEI) as a case study. SEEI was a 4-year project (2005-2009) that explored the impacts of new funding in Ontario's community mental health system. Here, we describe the process, relationships, and challenges of this collaborative research initiative using a building analogy: getting the right people to do the work, designing the architectural blueprints, establishing the structure, and coordinating all facets of the project. We pay particular attention to the associated constraints and benefits when conducting a large-scale multisite evaluation.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0130,039
Communication savante0,0320,032
Science ouverte0,0060,037
Intégrité de la recherche0,0080,008
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 Opus0,813
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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