Promoting Awareness of Key Resources for Evidence-Informed Decision-making in Public Health: An Evaluation of a Webinar Series about Knowledge Translation Methods and Tools
Notice bibliographique
Résumé
The National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) has developed several resources to support evidence-informed decision-making - the process of distilling and disseminating best available evidence from research, context, and experience - and knowledge translation, applying best evidence in practice. One such resource, the Registry of Methods and Tools, is a free online database of 195 methods and tools to support knowledge translation. Building on the identification of webinars as a strategy to improve the dissemination of information, NCCMT launched the Spotlight on Knowledge Translation Methods and Tools webinar series in 2012 to promote awareness and use of the Registry. To inform continued implementation of this webinar series, NCCMT conducted an evaluation of the series' potential to improve awareness and use of the methods/tools within the Registry, as well as identify areas for improvement and "what worked." For this evaluation, the following data were analyzed: electronic follow-up surveys administered immediately following each webinar; an additional electronic survey administered 6 months after two webinars; and Google Analytics for each webinar. As of November 2015, there have been 22 webinars conducted, reaching 2048 people in multiple sectors across Canada and around the world. Evaluation results indicate that the webinars increase awareness about the Registry and stimulate use of the methods/tools. Although webinar attendees were significantly less likely to have used the methods/tools 6 months after webinars, this may be attributed to the lack of an identified opportunity in their work to use the method/tool. Despite technological challenges and requests for further examples of how the methods/tools have been used, there is overwhelming positive feedback that the format, presenters, content, and interaction across webinars "worked." This evaluation supports that webinars are a valuable strategy for increasing awareness and stimulating use of resources for evidence-informed decision-making and knowledge translation in public health practice.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».