Moving from consultation to co-creation with knowledge users in scoping reviews: guidance from the JBI Scoping Review Methodology Group
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Knowledge user consultation is often limited or omitted in the conduct of scoping reviews. Not including knowledge users within the conduct and reporting of scoping reviews could be due to a lack of guidance or understanding about what consultation requires and the subsequent benefits. Knowledge user engagement in evidence synthesis, including consultation approaches, has many associated benefits, including improved relevance of the research and better dissemination and implementation of research findings. Scoping reviews, however, have not been specifically focused on in terms of research into knowledge user consultation and evidence syntheses. In this paper, we will present JBI's guidance for knowledge user engagement in scoping reviews based on the expert opinion of the JBI Scoping Review Methodology Group. We offer specific guidance on how this can occur and provide information regarding how to report and evaluate knowledge user engagement within scoping reviews. We believe that scoping review authors should embed knowledge user engagement into all scoping reviews and strive towards a co-creation model.
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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 | 0,613 | 0,706 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,027 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,025 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».