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Enregistrement W3134890986 · doi:10.1332/174426421x16106634806152

Creating an action plan to advance knowledge translation in a domestic violence research network: a deliberative dialogue

2021· article· en· W3134890986 sur OpenAlexaff
Jacqui Cameron, Cathy Humphreys, Anita Kothari, Kelsey Hegarty

Notice bibliographique

RevueEvidence & Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationAction researchPromotion (chess)Knowledge managementDomestic violencePublic relationsPolitical scienceSociologyPoison controlComputer scienceHuman factors and ergonomicsPedagogyMedicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is limited research on how knowledge translation of a domestic violence (DV) research network is shared. This lack of research is problematic because of the complexity of establishing a research network, encompassing diverse disciplines, methods, and focus of study potentially impacting how knowledge translation functions. Aims and objectives: To address the limited research, we completed a deliberative dialogue with the following questions: Is there a consensus regarding a coherent knowledge translation framework for a domestic violence research network? What are the key actions that a domestic violence research network could take to enhance knowledge translation? Methods: Deliberative dialogue is a group process that blends research and practice to identify potential actions. In total, 16 participants attended three deliberative dialogue meetings. We applied a qualitative analysis to the data to identify the key actions. Findings: The deliberative dialogue facilitated mutual agreement regarding four key actions: (1) agreement on a knowledge translation approach; (2) active promotion of dedicated leadership within an authorising environment; (3) development of sustainable partnerships through capacity building and collaboration, particularly with DV survivors; and (4) employment of multiple strategies applying different kinds of evidence for diverse purposes and emerging populations. Discussion and conclusions: The use of the deliberative dialogue has uncovered specific factors required for the successful knowledge translation of domestic violence research. These factors have been added to the Integrated Knowledge Translation (IKT) capacity framework to enhance its application for domestic violence research. Future research could explore these organisational, professional and individual factors further by evaluating them in practice.

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)0,269
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,268
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2690,268
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0200,021
Communication savante0,0180,027
Science ouverte0,0070,041
Intégrité de la recherche0,0170,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,222 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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