Notice bibliographique
Résumé
Integrated knowledge translation (IKT) is built upon the premise that involving knowledge users as partners in the research process will result in science that is more relevant to the public and therefore will have greater impact. Drawing on our experiences with a large and multifaceted IKT food allergy research program we highlight the disjuncture between the goals of IKT and the nature of basic science research, most notably the long timelines before research is ready for translation. Our partner consultations concluded that IKT success should be measured in a different way. That is, it should not be about informing an immediate gap in the translation of food allergy findings but about building relationships between our partners, greater awareness, understanding and knowledge about the nature of science and IKT, and ultimately helping to create better policy and science down the road. It is the recognition that it behooves us as scientists to be able to answer those "why" questions. We call for other researchers to consider the success of IKT beyond the short term timelines of any one research project but instead as an avenue to build partnerships, innovate thinking about research questions and to maximize choice and minimize risk for individuals in Canada and beyond affected by food allergy.
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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 | 0,119 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,049 |
| Communication savante | 0,028 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».