The Knowledge Broker Mentoring Program: Developing capacity for evidence-informed decision making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Evidence-informed decision making (EIDM) is important to ensure that practice is evidence-informed and resources are used efficiently and effectively. However, public health professionals can face barriers to EIDM. Knowledge Brokers can support and champion EIDM within an organization. The National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) developed a Knowledge Broker (KB) Mentoring program, a hands-on mentorship program to develop capacity for evidence-informed decision making. Objectives The objectives of the KB Mentoring program are to build individual and organizational capacity for evidence-informed decision making. The program takes place over 20 months and includes an organizational assessment, nine face-to-face workshop days, monthly webinars, completion of a rapid review, and a period post-program to connect with mentors. Participating cohorts are evaluated qualitatively. Results To date, two cohorts of five organizations each have completed the program (n = 56 participants). At the individual level, participants reported increased: confidence; EIDM knowledge and skills; and interpersonal connections. At the organizational level, the groups reported conducting rapid reviews, critically appraising evidence, and using evidence in program planning decisions. Additionally, organizations have put in place ongoing supports to build EIDM capacity. Participants noted that they would like more support both before and after the program. This recommendation was put in place for the third cohort, currently in progress. Conclusions Participants indicated the KB mentoring program was high quality and increased EIDM capacity and behaviour in their organizations. This innovative program is important across settings and countries as public health continues to face changes to public health practice. In order to scale up the program to diverse geographic settings, an online KB mentoring program is currently in development. Key messages Knowledge Broker mentoring supports public health practitioners to use evidence in practice. Knowledge broker mentoring raises the confidence, knowledge, skills, and connections of participants.
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 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 | 0,041 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».