Developing an inventory of ongoing/unpublished arts and narrative-based approaches as knowledge translation strategies in health care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systematic review is an essential component of evidence-based health care, yet limited to published academic literature. We aimed to augment an ongoing systematic review on the use of art and narrative as knowledge translation (KT) strategies.Methods: We describe the development of an exploratory process to complement systematic reviews through locating ongoing or unpublished projects. Data were collected through email communication, social media and a secondary analysis of an ongoing database of projects that involve arts in the health care field. Information gathered included: project title, focus, arts or narrative approaches used, anticipated completion date and links to relevant social media, webpages and applicable materials.Results: The inventory captures the ways in which arts and narrative-based KT initiatives are used within a health care context beyond formal research literature.Conclusions: This exploratory process would facilitate updating systematic reviews later while simultaneously capture themes and emerging ideas in unpublished works.
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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 | 0,356 | 0,416 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».