Notice bibliographique
Résumé
Knowledge translation (KT) provides a lens to examine the process of moving research-informed knowledge into early intervention practice (P. Sudsawad, 2007). The process of KT entails cognitive, affective, and behavioral stages that are mediated by factors intrinsic and extrinsic to the practitioner. Facilitators and barriers to this process may exist at the level of the practitioner, practice environment, or research evidence (P. J. Manns, A. V. Norton, & J. Darrah, 2015). The conceptual framework described in this article utilized the Diffusions of Innovations Theory and the Ottawa Model of Research Use concurrently to examine factors that influence the process of KT for the early intervention (EI) workforce (J. Logan & I. D. Graham, 1998 ; E. M. Rogers, 1983 , 2003b). The information gathered from the utilization of KT frameworks can generate recommendations for change and tailor KT initiatives to meet the professional development needs of EI providers (B. J. Cunningham, P. Rosenbaum, & M. Hidecker, 2016 ; A. Hudon, M. Gervais, & M. S. Hunt., 2015 ; D. Levac, S. M. N. Clegg, C. Camden, L. M. Rivard, & C. Missiuna, 2015).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 ».