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Enregistrement W4309264202 · doi:10.1371/journal.pone.0276586

Recognition of knowledge translation practice in Canadian health sciences tenure and promotion: A content analysis of institutional policy documents

2022· article· en· W4309264202 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn M. Sibley, Masood Khan, Davina Banner, S. Michelle Driedger, Heather L. Gainforth, Ian D. Graham, Katrina Plamondon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of Northern British ColumbiaOttawa HospitalUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésDocumentationCLARITYDescriptive statisticsKnowledge translationContent analysisPromotion (chess)Health careMedicinePolitical scienceMedical educationPublic relationsPsychologySociologyComputer scienceKnowledge managementSocial scienceStatisticsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: There has been growing emphasis on increasing impacts of academic health research by integrating research findings in healthcare. The concept of knowledge translation (KT) has been widely adopted in Canada to guide this work, although lack of recognition in tenure and promotion (T&P) structures have been identified as barrier to researchers undertaking KT. Our objective was to explore how KT is considered in institutional T&P documentation in Canadian academic health sciences. METHODS: We conducted content analysis of T&P documents acquired from 19 purposively sampled research-intensive or largest regional Canadian institutions in 2020-2021. We coded text for four components of KT (synthesis, dissemination, exchange, application). We identified clusters of related groups of documents interpreted together within the same institution. We summarized manifest KT content with descriptive statistics and identified latent categories related to how KT is considered in T&P documentation. RESULTS: We acquired 89 unique documents from 17 institutions that formed 48 document clusters. Most of the 1057 text segments were categorized as dissemination (n = 851, 81%), which was included in 47 document clusters (98%). 15 document clusters (31%) included all four KT categories, while one (2%) did not have any KT categories identified. We identified two latent categories: primarily implicit recognition of KT; and an overall lack of clarity on KT. CONCLUSIONS: Our analysis of T&P documents from primarily research-intensive Canadian universities showed a lack of formal recognition for a comprehensive approach to KT and emphasis on traditional dissemination. We recommend that institutions explicitly and comprehensively consider KT in T&P and align documentation and procedures to reflect these values.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,031
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,807
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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