Evidence to impact: A community knowledge mobilisation evaluation framework
Notice bibliographique
Résumé
Many strategies guide knowledge-sharing to enhance uptake of evidence-based programs in practice, though few have been designed specifically for community settings. We highlight the importance of understanding and evaluating knowledge mobilisation in community settings and present a framework for evaluating knowledge mobilisation that captures short-term knowledge use as it relates to community stakeholders’ goals. To examine the utility of this framework, we applied it to the Pan-Canadian knowledge mobilisation activities of Better Beginnings, Better Futures, a community, university and government collaboration to support child development to its full capabilities. Participants included 31 community stakeholders who had attended a Better Beginnings workshop in one of six Canadian provinces and territories. Qualitative phone interviews were conducted to examine the extent to which knowledge mobilisation activities met participants’ learning needs, and how participants had applied the knowledge gained. Findings demonstrate that most participants had used the information, although the ways information was used varied greatly based on the community context. This application of the knowledge mobilisation framework shows it is useful for capturing diverse forms of short-term knowledge use in community settings. Lessons learned through the evaluation were used to refine the framework. The implications of this framework for academic researchers engaged in undertaking and evaluating community knowledge mobilisation are discussed.
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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 | 0,128 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».