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Enregistrement W3012956505 · doi:10.1186/s12961-020-0539-6

How does integrated knowledge translation (IKT) compare to other collaborative research approaches to generating and translating knowledge? Learning from experts in the field

2020· article· en· W3012956505 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversity of OttawaMcGill UniversityImpactUniversity of CalgaryMcMaster UniversityYork UniversityAlberta Health ServicesUniversity of Northern British ColumbiaAlberta HealthOttawa HospitalMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKnowledge translationParticipatory action researchHealth services researchThematic analysisQualitative researchKnowledge managementFocus groupGeneral partnershipScholarshipSociologyPsychologyComputer scienceMedicinePublic healthPolitical scienceNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research funders in Canada and abroad have made substantial investments in supporting collaborative research approaches to generating and translating knowledge as it is believed to increase knowledge use. Canadian health research funders have advocated for the use of integrated knowledge translation (IKT) in health research, however, there is limited research around how IKT compares to other collaborative research approaches. Our objective was to better understand how IKT compares with engaged scholarship, Mode 2 research, co-production and participatory research by identifying the differences and similarities among them in order to provide conceptual clarity and reduce researcher and knowledge user confusion about these common approaches. METHODS: We employed a qualitative descriptive method using interview data to better understand experts' perspectives and experiences on collaborative research approaches. Participants' responses were analysed through thematic analysis to elicit core themes. The analysis was centred around the concept of IKT, as it is the most recent approach; IKT was then compared and contrasted with engaged scholarship, Mode 2 research, co-production and participatory research. As this was an iterative process, data triangulation and member-checking were conducted with participants to ensure accuracy of the emergent themes and analysis process. RESULTS: Differences were noted in the orientation (i.e. original purpose), historical roots (i.e. disciplinary origin) and partnership/engagement (i.e. role of partners etc.). Similarities among the approaches included (1) true partnerships rather than simple engagement, (2) focus on essential components and processes rather than labels, (3) collaborative research orientations rather than research methods, (4) core values and principles, and (5) extensive time and financial investment. Core values and principles among the approaches included co-creation, reciprocity, trust, fostering relationships, respect, co-learning, active participation, and shared decision-making in the generation and application of knowledge. All approaches require extensive time and financial investment to develop and maintain true partnerships. CONCLUSIONS: This qualitative study is the first to systematically synthesise experts' perspectives and experiences in a comparison of collaborative research approaches. This work contributes to developing a shared understanding of collaborative research approaches to facilitate conceptual clarity in use, reporting, indexing and communication among researchers, trainees, knowledge users and stakeholders to advance IKT and implementation science.

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.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,962
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,238 · 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