Informing the implementation of evidence-informed decision making interventions using a social network analysis perspective; a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workforce development is an important aspect of evidence-informed decision making (EIDM) interventions. The structure of formal and informal social networks can influence, and be influenced, by the implementation of EIDM interventions. METHODS: In a mixed methods study we assessed the outcomes of a targeted training intervention to promote EIDM among the staff in three public health units in Ontario, Canada. This report focuses on the qualitative phase of the study in which key staff were interviewed about the process of engagement in the intervention, communications during the intervention, and social consequences. RESULTS: Senior managers identified staff to take part in the intervention. Engagement was a top-down process determined by the way organizational leaders promoted EIDM and the relevance of staff's jobs to EIDM. Communication among staff participating in the workshops and ongoing progress meetings was influential in overcoming personal and normative barriers to implementing EIDM, and promoted the formation of long-lasting social connections among staff. Organization-wide presentations and meetings facilitated the recognition of expertise that the trained staff gained, including their reputation as experts according to their peers in different divisions. CONCLUSION: Selective training and capacity development interventions can result in forming an elite versus ordinary pattern that facilitates the recognition of in-house qualified experts while also strengthening social status inequality. The role of leadership in public health units is pivotal in championing and overseeing the implementation process. Network analysis can guide and inform the design, process, and evaluation of the EIDM training interventions.
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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 | 0,270 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».