COLLABORATIVE RESEARCH, CAPACITY BUILDING AND KNOWLEDGE TRANSLATION DEVELOPMENT FOR RESEARCH ON ADVERSE BIRTH OUTCOMES AND THE ENVIRONMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The DoMiNO (Data mining & Neonatal outcomes) project explores the relationship between the environment and adverse birth outcomes. The project applies Integrated Knowledge Translation; a collaborative approach that builds on the participation, expertise and perspectives of interdisciplinary researchers, clinicians and knowledge-users, to ground and enhance the depth and breadth of research and to facilitate knowledge translation. Understanding the components that impact team building processes can contribute to supporting collaborative efforts. OBJECTIVES Based on the DoMiNO project we present major components that contributed to building team capacity for knowledge creation and the development of a knowledge translation plan. DESIGN/METHODS We use this project’s Integrated Knowledge Translation process as a case study in a qualitative evaluation of the ongoing research collaboration (experience and learnings) following team engagement in the research process (e.g., meetings, informal interactions). Participants included all 24 DoMiNO team members. Data were collected through interviews, focus groups, surveys and participant observations, all adding to the cumulative understanding of the collaborative research process and the knowledge translation plan evolution. All data were coded and analyzed using thematic analysis procedures. RESULTS Findings highlight the interrelated components of building capacity to support the research progress, co-production and knowledge translation plan development. These components include commitment, work etiquette, balancing perspectives, power and ownership, as well as communication, transparency, learning/ sharing knowledge and alignment. These contribute to building relationships, trust and capacity. Once those were established and research deliverables were clearer, the main messages and attainable knowledge translation goals were identified. The knowledge translation Several components contribute to capacity building and the development of the KT plan. In this complex context, it is an ongoing iterative process that evolves through time, as the team works and builds capacity. Identifying and supporting the essential components of team development could optimize capacity building. plan was then articulated to identify potential users, audiences, and strategies. CONCLUSION Several components contribute to capacity building and the development of the KT plan. In this complex context, it is an ongoing iterative process that evolves through time, as the team works and builds capacity. Identifying and supporting the essential components of team development could optimize capacity building.
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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 | 0,241 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,026 |
| Communication savante | 0,029 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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; 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 ».