Transdisciplinary research for impact: protocol for a realist evaluation of the relationship between transdisciplinary research collaboration and knowledge translation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Transdisciplinary teams are increasingly regarded as integral to conducting effective research. Similarly, knowledge translation is often seen as a solution to improving the relevance and benefits of health research. Yet, whether, how, for whom and under which circumstances transdisciplinary research influences knowledge translation is undertheorised, which limits its potential impact. The proposed research aims to identify the contexts and mechanisms by which transdisciplinary research contributes to developing shared understandings and behaviours of knowledge translation between team members. METHODS AND ANALYSIS: Using a longitudinal case-study design approach to realist evaluation, we outline a study protocol examining whether, how, if and for whom transdisciplinary collaboration can impact knowledge translation understandings and behaviours within a 5-year transdisciplinary Centre of Research Excellence. Data are being collected between February 2017 and December 2020 over four rounds of theory development, refinement and testing using interviews, observation, document review and visual elicitation as data sources. ETHICS AND DISSEMINATION: The Health Research Ethics Committee of the University of Adelaide approved this study. Findings will be communicated with team members at scheduled intervals throughout the study verbally and by means of creative reflective approaches (eg, arts elicitation, journalling). This research will be used to help support optimal team functioning by identifying strategies to support knowledge sharing and communication within and beyond the team to facilitate attainment of research objectives. Academic dissemination will occur through publication and presentations.
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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 | 0,209 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,024 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».