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Enregistrement W2603302037 · doi:10.1186/s12961-017-0185-9

Research impact of systems-level long-term care research: a multiple case study

2017· article· en· W2603302037 sur OpenAlexafffundabout
Anita Kothari, Nedra Peter, Melissa Donskov, Tracy Luciani

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensBruyèreWestern University
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésFocus groupHealth services researchSteering committeePublic relationsAction researchResearch designProduct (mathematics)SociologyKnowledge managementBusinessPolitical scienceMedicinePublic healthMarketingNursingEngineeringComputer scienceEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditional reporting of research outcomes and impacts, which tends to focus on research product publications and grant success, does not capture the value, some contributions, or the complexity of research projects. The purpose of this study was to understand the contributions of five systems-level research projects as they were unfolding at the Bruyère Centre for Learning, Research and Innovation (CLRI) in long-term care (LTC) in Ottawa, Ontario, Canada. The research questions were, (1) How are partnerships with research end-users (policymakers, administrators and other public/private organisations) characterised? (2) How have interactions with the CLRI Management Committee and Steering Committee influenced the development of research products? (3) In what way have other activities, processes, unlinked actors or organisations been influenced by the research project activities? METHODS: The study was guided by Kok and Schuit's concept of research impacts, using a multiple case study design. Data were collected through focus groups and interviews with research teams, a management and a steering committee, research user partners, and unlinked actors. Documents were collected and analysed for contextual background. RESULTS: Cross-case analysis revealed four major themes: (1) Benefits and Perceived Tensions: Working with Partners; (2) Speaking with the LTC Community: Interactions with the CLRI Steering Committee; (3) The Knowledge Broker: Interactions with the Management Committee; and (4) All Forms of Research Contributions. CONCLUSIONS: Most contributions were focused on interactions with networks and stimulating important conversations in the province about LTC issues. These contributions were well-supported by the Steering and Management Committees' research-to-action platform, which can be seen as a type of knowledge brokering model. It was also clear that researcher-user partnerships were beneficial and important.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,791
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,091 · 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'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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