[An exploratory synthesis of knowledge brokering in public health].
Notice bibliographique
Résumé
There is a call for public health policies and interventions to be evidence-based. Also, using knowledge brokers to foster the use of research results is increasingly recommended. This article presents an exploratory synthesis of the current state of knowledge on this new strategy We conducted a scoping study by consulting the main databases. Nineteen articles were included in the analysis, which was designed with a grid developed iteratively. The synthesis shows that knowledge brokering initiatives include i) planning activities (stakeholder identification, creation of networks and partnerships, context analysis, problem identification, needs identification), ii) support to the brokers (training, technical support, development of a practice guide), and iii) the brokerage activities themselves (information management, liaison between knowledge producers and users, training of users). Only four articles presented empirical data on the effects of brokers' activities. Three were associated with increased knowledge in the target audience. No study showed any impact on clinical behaviours or on public policy content. This synthesis highlights the challenges involved in knowledge brokering activities, as well as the characteristics and skills a broker should possess. While knowledge brokering appears promising, efforts must now be made to evaluate it more systematically to demonstrate its effectiveness.
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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 | 0,046 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,076 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».