Context-informed population health knowledge translation : a case study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Population health evidence suggests a broad range of contexts for the use of knowledge. Researchers identify the need for new services, and they suggest ways to prevent exposure to known harm, often through public policy or structural changes. These suggestions are often beyond the funding and mandates of existing health service organizations. There is still limited guidance to inform knowledge translation when implementation requires collaboration between multiple institutions or where the use of knowledge calls for new resources or infrastructure. Method: This research investigates context-informed knowledge translation to improve population health. It collects and analyzes interview data from experienced knowledge translation practitioners in a case study organization that seeks to promote universal programs and public policy to improve health at a population level. Knowledge translation is examined at two levels, first at an organizational level and then in two sub cases that represent divergent knowledge products and different contextual barriers and opportunities. Qualitative analysis is used to investigate the range of approaches used and the rationale for the use of specific approaches in different contexts. Discussion: Findings suggest that there are identifiable links between the nature of contextual challenges and the approaches used in the case study. Challenges for knowledge translation can be conceptually divided into three categories: 1. Ensuring reach and understanding, 2. Ensuring capacity for implementation, and 3. Ensuring that those positioned to act effectively on the knowledge are motivated to do so. Findings suggested that the categories of approach used by knowledge translation practitioners correspond with the nature of identified challenges: exchange and transfer of information to build awareness and understanding, processed focused approaches to build implementation capacity, and strategic approaches to persuade or motivate uptake. Findings operationalize knowledge, context, and facilitation in ways that can be used in further study of conditions where knowledge translation may need to build capacity or motivation to advance the use of reliable knowledge. Practitioners can use the proposed categories to identify context specific challenges and can then draw from the hierarchically structured menu of approaches to build theories of change that can plausibly address them.
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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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».