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Enregistrement W4313825627 · doi:10.3390/ijerph20021160

The Benefits, Challenges, and Strategies toward Establishing a Community-Engaged Knowledge Hub: An Integrative Review

2023· review· en· W4313825627 sur OpenAlexafffund
Jasleen Brar, Nashit Chowdhury, Mohammad M. H. Raihan, Ayisha Khalid, Mary Grantham O’Brien, Christine A. Walsh, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésStakeholderUnisonKnowledge managementThematic analysisPsychological interventionGrey literatureBusinessIdentification (biology)Public relationsPolitical scienceQualitative researchPsychologyMEDLINESociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current knowledge creation and mobilization efforts are concentrated in academic institutions. A community-engaged knowledge hub (CEKH) has the potential for transdisciplinary and cross-sectorial collaboration between knowledge producers, mobilizers, and users to develop more relevant and effective research practices as well as to increase community capacity in terms of knowledge production. Objective: To summarize existing original research articles on knowledge hubs or platforms and to identify the benefits, challenges, and ways to address challenges when developing a CEKH. Methods: This study followed a systematic integrative review design. Following a comprehensive search of academic and grey literature databases, we screened 9030 unique articles using predetermined inclusion criteria and identified 20 studies for the final synthesis. We employed thematic analysis to summarize the results. Results: The focus of the majority of these knowledge mobilization hubs was related to health and wellness. Knowledge hubs have a multitude of benefits for the key stakeholders including academics, communities, service providers, and policymakers, including improving dissemination processes, providing more effective community interventions, ensuring informed care, and creating policy assessment tools. Challenges in creating knowledge hubs are generally consistent for all stakeholders, rather than for individual stakeholders, and typically pertain to funding, resources, and conflicting perspectives. As such, strategies to address challenges are also emphasized and should be executed in unison. Conclusions: This study informs the development of a future CEKH through the identification of the benefits, challenges, and strategies to mitigate challenges when developing knowledge hubs. This study addresses a literature gap regarding the comparisons of knowledge hubs and stakeholder experiences.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,887
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,173 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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