Virtual Knowledge Brokering: Describing the Roles and Strategies Used by Knowledge Brokers in a Pediatric Physiotherapy Virtual Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knowledge transfer in pediatric rehabilitation is challenging and requires active, multifaceted strategies. The use of knowledge brokers (KBs) is one such strategy noted to promote clinician behavior change. The success of using KBs to transfer knowledge relies on their ability to adapt to ever-changing clinical contexts. In addition, with the rapid growth of online platforms as knowledge transfer forums, KBs must become effective in virtual environments. Although the role of KBs has been studied in various clinical contexts, their emerging role in specific online environments designed to support evidence-based behavior change has not yet been described. Our objective is to describe the roles of, and strategies used by, four KBs involved in a virtual community of practice to guide and inform future online KB interventions. METHODS: A descriptive design guided this study and a thematic content analysis process was used to analyze online KB postings. The Promoting Action on Research in Health Sciences knowledge transfer framework and online andragogical learning theories assisted in the coding. A thematic map was created illustrating the links between KBs' strategies and emerging roles in the virtual environment. RESULTS: We analyzed 95 posts and identified three roles: 1) context architect: promoting a respectful learning environment, 2) knowledge sharing promoter: building capacity, and 3) linkage creator: connecting research-to-practice. Strategies used by KBs reflected invitational, constructivism, and connectivism approaches, with roles and strategies changing over time. DISCUSSION: This study increases our understanding of the actions of KBs in virtual contexts to foster uptake of research evidence in pediatric physiotherapy. Our results provide valuable information about the knowledge and skills required by individuals to fulfill this role in virtual environments.
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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 | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».