Fostering international collaboration in implementation science and research: a concept mapping exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: International collaboration in science has received increasing attention given emphases on relevance, generalizability, and impact of research. Implementation science (IS) is a growing discipline that aims to translate clinical research findings into health services. Research is needed to identify efficient and effective ways to foster international collaboration in IS. Concept-mapping (CM) was utilized with a targeted sample for preliminary exploration of fostering international collaboration. Concept-mapping is a mixed-method approach (qualitative/quantitative) particularly suited for identifying essential themes and action items to facilitate planning among diverse stakeholders. We sought to identify key factors likely to facilitate productive and rewarding international collaborations in implementation research. RESULTS: We identified eleven dimensions: Strategic Planning; Practicality; Define Common Principles; Technological Tools for Collaboration; Funding; Disseminate Importance of Fostering International Collaboration in IS; Knowledge Sharing; Innovative & Adaptive Research; Training IS Researchers; Networking & Shared Identity; Facilitate Meetings. Strategic Planning and Funding were highest rated for importance and Strategic Planning and Networking and Shared Identity were rated most feasible to institute. Fostering international collaboration in IS can accelerate the efficiency, relevance, and generalizability of implementation research. Strategies should be developed and tested to improve international collaborations and engage junior and experienced investigators in collaborations advancing implementation science and practice.
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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 | 0,075 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».