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Enregistrement W3013795988 · doi:10.1186/s12961-020-0545-8

A mixed methods examination of knowledge brokers and their use of theoretical frameworks and evaluative practices

2020· article· en· W3013795988 sur OpenAlexafffundabout
Kristine Newman, Ryan DeForge, Dwayne Van Eerd, Yan Wei Mok, Evelyn Cornelissen

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of WindsorUniversity of British ColumbiaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésHealth administrationHealth services researchPublic healthHealth informaticsPsychologyNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge brokering is a knowledge translation approach that includes making connections between researchers and decision-makers to facilitate the latter's use of evidence in health promotion and the provision of healthcare. Despite knowledge brokering being well-established in Canada, many knowledge gaps exist, including understanding what theoretical frameworks have been developed and which evaluative practices knowledge brokers (KBs) use. METHODS: This study used a mixed methods design to examine how KBs in Canada (1) use frameworks, models and theories in their practice and (2) how they evaluate knowledge brokering interventions. We gathered interview and survey data from KB practitioners to better understand their perspectives on effective practices. Our analysis focused on understanding the theoretical frameworks used by KBs. RESULTS: This study demonstrates that KBs in Canada tend not to rely on theories or models that are specific to knowledge brokering. Rather, study participants/respondents draw on (sometimes multiple) theories and models that are fundamental to the broader field of knowledge translation - in particular, the Knowledge to Action model and the Promoting Action Research in Health Sciences framework. In evaluating the impact of their own knowledge brokering practice, participants/respondents use a wide variety of mechanisms. Evaluation was often seen as less important than supporting knowledge users and/or paying clients in accessing and utilising evidence. CONCLUSIONS: Knowledge brokering as a form of knowledge translation continues to expand, but the impact on its targeted knowledge users has yet to be clearly established. The quality of engagement between KBs and their clients might increase - the knowledge brokering can be more impactful - if KBs made efforts to describe, understand and evaluate their activities using theories or models specific to KB.

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

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,935
Tête enseignante GPT0,793
Écart entre enseignants0,142 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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