Lessons Learned from a Cancer Knowledge Translation Grants Program: Results of an Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background: A novel way to build capacity in knowledge translation (kt) is through kt-focused grant competitions. Since 2009, the Knowledge Translation Research Network (KT-Net) has had a cancer-related kt grants program. We undertook an evaluation of the program to determine if KT-Net was achieving its aims of building capacity in cancer kt, advancing the science of kt, building partnerships, and leveraging funding. Methods: An adapted framework guided the evaluation. Nine funded studies from 4 competitions were included. Semi-structured telephone interviews were held with researchers, stakeholders (including knowledge users), members of grant review panels, and experts in kt. Interview transcripts were audio-recorded, transcribed, and analyzed thematically. A review of proposal and report documents was also conducted. Results: Funded researchers indicated that the grant competition was an essential funding program for cancer kt research. Competitions were perceived to build capacity in cancer kt among early-career researchers and to encourage innovative cancer kt research for which alternative funding sources are limited. The grants program resulted in incremental gains in advancing the science of kt. Suggestions to improve the program included stronger partnerships between the funder and the provincial cancer-system organization to optimize the application of research that is relevant to the organization's strategic objectives. Conclusions: The grants program met many of its aims by providing cancer researchers with an opportunity to gain capacity in cancer kt and by making incremental advances in kt science. Suggestions to improve the program included closer partnerships between the funder and the cancer-system organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,163 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».