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Enregistrement W2991194815 · doi:10.1186/s12961-019-0485-3

Collaborative health research partnerships: a survey of researcher and knowledge-user attitudes and perceptions

2019· article· en· W2991194815 sur OpenAlexafffundabout
Shannon L. Sibbald, Hosung Kang, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKnowledge translationGeneral partnershipKnowledge managementHealth services researchContext (archaeology)Public relationsKnowledge sharingResource (disambiguation)SustainabilityDescriptive statisticsMedical educationPsychologyBusinessHealth carePolitical scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Integrated knowledge translation describes the process of partnered research between different stakeholders with the goal of producing research that ultimately achieves a greater impact when put into practice. A better understanding of research partnerships and integrated knowledge translation has implications for future partnerships and collaborative initiatives in practice. Our research describes and expands upon previous work done to identify barriers and attitudes toward collaboration in the context of research funding opportunities that required researcher–knowledge-user partnerships. Methods A survey was sent out to researchers funded by the Canadian Institutes of Health Research and knowledge-users who worked collaboratively on their research projects. There were two mirror versions of the survey, one for researchers and one for knowledge-users. Descriptive statistics, χ2 analysis and Mann–Whitney U analysis were used to understand the processes, barriers, perceived impact and sustainability of the partnerships. Results The results revealed that, although there were differences in the roles of researchers and knowledge-users, both groups felt very positive towards their partnerships. Some of the barriers identified as inhibiting effective partnerships were resource constraints (funding/time) and differences in contribution and involvement amongst team members. Despite these barriers, both researchers and knowledge-users felt that the partnership was not only sustainable, but also helped create an impact. Conclusions Our results provide useful information for funding agencies launching opportunities requiring or encouraging collaborative research projects between researchers and knowledge-users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,942
Tête enseignante GPT0,790
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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