Content and analysis of a knowledge translation activity for an elder abuse detection tool: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge translation (KT) is challenging to carry out and assess. The content of a program developed to foster KT activities pertaining to the Elder Abuse Suspicion Index (EASI)©, a tool to help identify elder abuse, is described, along with reporting and analysis of some of its outcomes. METHODS: Enquiries about the use of the EASI were encouraged through completion of a structured questionnaire available on an EASI website. These were submitted by email and guided individualized responses. Descriptive data collated anonymously from the questionnaires described in aggregate corresponders' occupations, countries of work, information needs about the tool, and intent of use. The processes that generated this data were evaluated as to whether they conformed to established elements of KT. RESULTS: One hundred thirty-eight queries were received over 6 years coming from enquirers with 12 different professional backgrounds, working in 25 countries. The information sought aimed to facilitate EASI use in clinical, quality improvement, public health, research, teaching, KT, and commercial ventures. CONCLUSIONS: This activity, incorporating recognized elements of a KT undertaking, documents specific global interests in elder abuse detection. It suggests a model for researchers to gauge interest in their findings and to promote exchange around them.
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 | 0,023 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».