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Enregistrement W3016456460 · doi:10.1186/s12961-020-00548-2

Stakeholders’ engagement in co-producing policy-relevant knowledge to facilitate employment for persons with developmental disabilities

2020· article· en· W3016456460 sur OpenAlexafffund
Akram Khayatzadeh‐Mahani, Krystle Wittevrongel, Lisa Petermann, Ian D. Graham, Jennifer Zwicker

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSinneave Family Foundation
Mots-clésStakeholder engagementKnowledge translationStakeholderPublic relationsSocial policyHealth services researchBusinessHealth administrationFace (sociological concept)Public engagementHealth policyKnowledge managementPsychologyPublic healthPolitical scienceNursingSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with developmental disabilities (PWDD) face a number of individual, environmental and societal barriers when seeking employment. Integrated knowledge translation (IKT) involves ongoing and dynamic interactions between researchers and stakeholders for the purpose of engaging in mutually beneficial research to address these types of multi-faceted barriers. There is a knowledge gap in the IKT literature on effective stakeholder engagement strategies outside of the dissemination stage to inform policy. In this paper, we report on a number of engagement strategies employed over a 2-year period to engage a wide range of stakeholders in different stages of an IKT project that aimed to investigate the 'wicked' problem of employment for PWDD. METHOD: Our engagement plan included multiple linked strategies and was designed to ensure the meaningful engagement of, and knowledge co-production with, stakeholders. We held two participatory consensus-building stakeholder policy dialogue events to co-produce knowledge utilising the nominal group technique and the modified Delphi technique. A total of 31 and 49 stakeholders engaged in the first and second events, respectively, from six key stakeholder groups. Focused engagement strategies were employed to build on the stakeholder dialogues for knowledge mobilisation and included a focus group attended only by PWDD, a stakeholder workshop attended only by policy/decision-makers, a webinar attended by human resources professionals and employers, and a current affairs panel attended by the general public. RESULTS: Our findings suggest that the level of engagement for each stakeholder group varies depending on the goal and need of the project. Our stakeholder dialogue findings highlight the inherent challenges in co-framing and knowledge co-production through the meaningful engagement of multiple stakeholders who hold different ideas and interests. Focused outreach is needed to foster relationships and trust for meaningful engagement. CONCLUSIONS: In addition to providing guidance on how to implement adaptable meaningful engagement strategies, these findings contribute to discussions on how IKT projects are planned and funded. More studies to explore effective mechanisms for engaging a wide range of stakeholders in IKT research are needed. More evidence of successful engagement strategies employed by researchers to achieve meaningful knowledge co-production is also key to advancing the discipline.

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 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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,704
Écart entre enseignants0,252 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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