Exploring the knowledge translation of domestic violence research: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
There is growing recognition of the links between knowledge translation, policy and practice, particularly in the domestic violence research area. A literature review applying a systematic approach with a realist lens was the preferred methodology. The review answered the following question: What are the mechanisms of change in research networks which 'work' to support knowledge translation? A search of eight electronic databases for articles published between 1960 and 2018 was completed, with 2,999 records retrieved, 2,869 records excluded and 130 full-text articles screened for final inclusion in the review. The inclusion criteria were purposefully broad, including any study design or data source (including grey literature) with a focus on domestic violence knowledge translation. The analysis of included studies using a realist lens identified the mechanisms of change to support knowledge translation. A disaggregation of the included studies identified five theories focused on the following outcomes: (1) develop key messages, (2) flexible evidence use, (3) strengthen partnerships, (4) capacity building and (5) research utilisation. This review adds to our understanding of knowledge translation of domestic violence research. The mechanisms of change identified may support knowledge translation of research networks. Further research will focus on exploring the potential application of these program theories with a research network.
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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 | 0,039 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».