Creating an action plan to advance knowledge translation in a domestic violence research network: a deliberative dialogue
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle