Developing Capacity in Dissemination and Implementation Research in the Eastern Mediterranean Region: Evaluation of a Training Workshop
Notice bibliographique
Résumé
As the demand for dissemination and implementation (D&I) research grows globally, there is a need for D&I capacity building in regions where D&I science is underrepresented. The Workshop on Dissemination and Implementation Research in Health (WONDIRH) was aimed for participants in the Eastern Mediterranean region to (1) appreciate the complex process of bridging research and practice in a variety of real-world settings, and (2) develop research that balances rigor with relevance and employs study designs and methods appropriate for the complex processes involved in D&I. The present exploratory study investigates participants' satisfaction with the workshop, the enhancement of their self-rated confidence in D&I skills, as well as their intention to apply the learned content into practice. The workshop included four weekly 90-min virtual interactive training sessions in conjunction with open access content from the National Cancer Institute Training Institute in Implementation and Dissemination Research in Cancer (TIDIRC). We applied a one-group pre-post design for the evaluation of workshop. Participants were invited to self-rate their confidence in D&I competencies (15 items, pre and post workshop). At the end of the workshop, participants additionally were asked to rate their satisfaction (5 items, 1-5 scales), and their intention to apply the learned content into practice (4 items, 1-5 scales). Of the 77 workshop participants, 34 completed the evaluation. Confidence improved between pre- and post-workshop assessments in all 15 self-rated D&I competencies. Respondents were generally satisfied with the workshop (mean satisfaction range 3.82-4.26 across the 5 items) and endorsed intentions to apply workshop topics (mean intention range 4.03-4.35 across the 4 items). This initial workshop demonstrated the ability to attract and engage participants to enhance their confidence in D&I research competencies and skills and to build capacity in D&I research. Future efforts should consider offering targeted training for researchers at different stages and to clearly articulate learning objectives. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s43477-022-00067-y.
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 | 0,172 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».