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Enregistrement W2595381146 · doi:10.15171/ijhpm.2017.15

Defining Integrated Knowledge Translation and Moving Forward: A Response to Recent Commentaries

2017· article· en· W2595381146 sur OpenAlexaff
Anita Kothari, Chris McCutcheon, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationTranslation (biology)Computer scienceData scienceKnowledge managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ntegrated knowledge translation (IKT) is a model of collaborative research, where researchers work with knowledge users who identify a problem and have the authority to implement the research recommendations.Knowledge users have unique expertise pertaining to the research topic, including knowledge of the context and the potential for implementation.Researchers bring methodological and content expertise to the collaboration.Implicit in this approach is the sharing of power between researchers and knowledge users.Sometimes referred to as the co-production of knowledge, this new way of working suggests that the synergies derived from the collaboration will result in better science; more relevant and actionable research findings; increased use of the findings in policy or practice; and mutual learning.An evaluation of knowledge translation funding programs at the Canadian Institutes of Health Research demonstrated that researchers and knowledge users co-producing research were more likely to report improving the health of Canadians, creating more effective health services or products and strengthening the Canadian healthcare system than researchers who do not work with knowledge users. 1 Interest in IKT as a strategy for accelerating the uptake and impact of research is growing as demonstrated by the recent publication of articles and commentaries in this and other journals.[2][3][4][5] Rycroft-Malone et al 6 note that, while promising, the IKT approach is not without its challenges.The authors highlight issues of power, politics, and perceptions that require careful attention if an IKT approach is to be successful.Collaborations, they argue, require prompting and support.The authors also suggest that certain personable qualities, such as being tolerant of less structure whilst maintaining methodological standards, are required of individuals participating in IKT partnerships.A related commentary was offered by Cooke et al 7 in which they address the issue of power.In particular, these authors argue that the co-members

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,180
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,430
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1800,430
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0160,030
Communication savante0,0290,048
Science ouverte0,0110,029
Intégrité de la recherche0,0890,120
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations387
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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