EVALUATION OF KNOWLEDGE MOBILIZATION IN GERONTOLOGY: DIGITAL TOOLS, PAPER TOOLS, OR BOTH?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to evaluate the impact of pocket tools in digital and paper formats that contained evidence-based information about the core challenges of aging. The tools, based on current research in aging, were created by interdisciplinary teams for an established national/international knowledge mobilization network of older adults, students, policy makers, academics and practitioners. The overarching goal of the network was to place the most recent knowledge on aging in the hands of users in a rapid and straightforward way. Over 230 tools including care giving, financial literacy, legal issues, policing, dementia, mental health, ethnicity, elder mistreatment and technology were developed and have been utilized by over a million users nationally and internationally. All researchers, and community partners to this project have had strong vested interests in knowing if the tools were effective, which format worked best for their stakeholders, and how the information was used. The investigation included a survey of current users of the tools (n=800) to evaluate how the tools were used; digital and paper tool users (seniors, practitioners, caregivers) were compared on outcomes of effectiveness in 9 random clinical trials (n=783) and 40 respondents were interviewed in-depth about their challenges in using the tools. Here we report on the survey and the first random trial of tools, the outcomes, challenges and the roles and implications for international partners. The results suggested that both digital and paper tools were very helpful in uptake but the digital divide still existed according to age and education.
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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 | 0,210 | 0,395 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».