A Knowledge Brokering Program in Burkina Faso (West Africa): Reflections from Our Experience
Notice bibliographique
Résumé
-In Burkina Faso, inadequate interaction among researchers, decision makers, and practitioners, together with low use of research results, impedes the development of health policies and interventions to improve equity. A knowledge translation strategy was implemented as part of a research program. The broker and his team promoted links between actors (health agents, nongovernmental organizations, public administration, policy makers, researchers), provided them with research results related to their needs, and supported them in applying this knowledge in their practices. The strategy was first implemented in Kaya District, Burkina Faso. To increase impact on population health, the strategy included widening the sphere of action through collaboration with the Ministry of Health. The broker was affiliated with a public health consulting firm in the capital, Ouagadougou, and supported by Canadian experts and a senior Burkinabè broker. Evaluation shows that research use increased at the local level among health mutuals, regional nongovernmental organizations, and health professionals in Kaya, but the objective of reaching Ministry of Health decision makers was not achieved. Results highlight the need for better training in knowledge transfer for both local and international researchers and proper identification of the gateways to reach high level decision makers. This ambitious strategy encountered several obstacles: difficult access to decision makers, poor team communication, and broker's nonconducive working environment. Future brokering strategies should analyze the political situation in depth to determine when and how to approach national and regional decision makers; invest time and effort in developing different actors' (including researchers') knowledge transfer skills; and ensure sufficient and good quality communications and resources within the team.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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; 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 ».