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Enregistrement W4313829688 · doi:10.20933/100001254

IKT for Research Stage 7: Reporting

2022· report· en· W4313829688 sur OpenAlexafffund
Mei Lan Fang, Lupin Battersby, Marianne Cranwell, Heather Cassie, Moya Fox, Philippa Sterlini, Jenna Breckenridge, Alex Gardner, Thomas Curtin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityUniversity of Dundee
Mots-clésGeneral partnershipKnowledge translationStakeholderStakeholder engagementPublic relationsKnowledge transferMedical educationTranslational researchBest practicePolitical scienceDialog boxKnowledge managementBusinessEngineeringMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, the University of Dundee initiated the development of an Open Research strategy. As part of this initiative, in February 2021 the University’s Library and Learning Centre together with Open Research Champions from the Schools of Health Sciences and Dentistry, formed an Open Research Working group. To build on the University’s open research policy and infrastructure, the purpose of the group was to facilitate ongoing research and development of best practice approaches for our interdisciplinary environment to make outputs, data and other products of our research publicly available, building on University of Dundee’s Open Research policy and infrastructure. Through informal consultations with academic staff and students, the Open Research Working Group found that: → access and reach of research findings can be amplified through effective knowledge mobilisation, and stakeholder and patient and public involvement; and → there was a need for guidance and resources on how-to implement knowledge mobilisation activities with and for stakeholders throughout the entire research process – from proposal development to project completion. In June 2021, the Open Research working group, in partnership with Simon Fraser University’s Knowledge Mobilization Hub began the development of an Integrated Knowledge Translation (IKT) Toolkit, with funding support from the University of Dundee’s Doctoral Academy and Organisational Professional Development. IKT is an approach to knowledge translation that emphasises working in an engaged and collaborative partnership with stakeholders throughout the research cycle in order to have positive impact. The aim was to co-produce evidence-informed, best practice learning materials on how-to: → maintain ongoing relationships between researchers, community stakeholders and decision-makers in research development and implementation; and → facilitate an integrated, participatory way of knowledge production whereby researchers, practitioners and other knowledge users can collaborate to co-generate new and accessible knowledge that can be utilised in contexts ranging from supporting community development to policy guidance for practice. The IKT Toolkit was informed by a focused evidence review and synthesis of published peer-reviewed and grey literature and consists of 8 knowledge briefs and a slide deck co-produced for use in any discipline or sector. Each knowledge brief provides practical guidance and resources to support an IKT process in each of eight key research stages: (i) Partnership Building; (ii) Generating Priorities and Ideas; (iii) Proposal development; (iv) Study Design; (v) Data Collection; (vi) Data Analysis; (vii) Reporting and (viii) Dissemination. The current knowledge brief provides IKT guidance on Research Stage 7: Reporting.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,230
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,514
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2300,514
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2900,162

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 Opus0,943
Tête enseignante GPT0,723
Écart entre enseignants0,220 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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