Enhancing Veteran Community Reintegration Research (ENCORE): Protocol for a Mixed Methods and Stakeholder Engagement Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Veteran community reintegration (CR) has been defined as participation in community life, including employment or other productive activities, independent living, and social relationships. Veteran CR is a Veterans Health Administration priority, as a substantial proportion of veterans report difficulties with veteran CR following discharge from military service. OBJECTIVE: Enhancing Veteran Community Reintegration Research (ENCORE) is a project funded by Veterans Health Administration's Health Service Research and Development Service. The goal of ENCORE is to maximize veteran and family reintegration by promoting innovative research and knowledge translation (KT) that informs and improves equitable Department of Veterans Affairs (VA) policies, programs, and services. Overall, 2 strategic objectives guide ENCORE activities: mobilize veteran CR research and promote innovation, relevance, and acceleration of veteran CR research and KT. METHODS: ENCORE uses a mixed methods and stakeholder-engaged approach to achieve objectives and to ensure that the KT products generated are inclusive, innovative, and meaningful to stakeholders. Project activities will occur over 5 years (2019-2024) in 5 phases: plan, engage, mobilize, promote, and evaluate. All activities will be conducted remotely owing to the ongoing COVID-19 pandemic. Methods used will include reviewing research funding and literature examining the gaps in veteran CR research, conducting expert informant interviews with VA program office representatives, and assembling and working with a Multistakeholder Partnership (MSP). MSP meetings will use external facilitation services, group facilitation techniques adapted for virtual settings, and a 6-step group facilitation process to ensure successful execution of meetings and accomplishment of goals. RESULTS: As of December 2022, data collection for ENCORE is ongoing, with the team completing interviews with 20 stakeholders from 16 VA program offices providing veteran CR-related services. ENCORE developed and assembled the MSP, reviewed the VA funding portfolio and veteran CR research literature, and conducted a scientific gap analysis. The MSP developed a veteran CR research agenda in 2021 and continues to work with the ENCORE team to prepare materials for dissemination. CONCLUSIONS: The goal of this program is to improve the impact of veteran CR research on policies and programs. Using a stakeholder-engaged process, insights from key stakeholder groups are being incorporated to set a research agenda that is more likely to result in a relevant and responsive veteran CR research program. Future products will include the development of an effective and relevant dissemination plan and the generation of innovative and relevant dissemination products designed for rapid KT. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42029.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,112 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,021 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».