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Enregistrement W4380576169 · doi:10.1186/s12961-023-00990-y

Evaluating the quality of research co-production: Research Quality Plus for Co-Production (RQ + 4 Co-Pro)

2023· article· en· W4380576169 sur OpenAlexafffund
Robert K. D. McLean, Fred Carden, Alice Aiken, Rebecca Armstrong, Judy Bray, Christine Cassidy, Olivia Daub, Erica Di Ruggiero, Leslie A. Fierro, Michelle M. Gagnon, Alison M. Hutchinson, Roman Kislov, Anita Kothari, Sara A. Kreindler, Chris McCutcheon, Jessica Reszel, Gayle Scarrow, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMichael Smith Health Research BCMcGill UniversityCanadian Cancer SocietyUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern UniversityGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationDalhousie UniversityUniversity of ManitobaOttawa HospitalInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProduction (economics)Quality (philosophy)Relevance (law)Test (biology)Thematic analysisHealth services researchField (mathematics)PsychologyQualitative researchKnowledge managementMedicineComputer sciencePublic healthSociologyNursingPolitical scienceMathematicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Co-production is an umbrella term used to describe the process of generating knowledge through partnerships between researchers and those who will use or benefit from research. Multiple advantages of research co-production have been hypothesized, and in some cases documented, in both the academic and practice record. However, there are significant gaps in understanding how to evaluate the quality of co-production. This gap in rigorous evaluation undermines the potential of both co-production and co-producers. METHODS: This research tests the relevance and utility of a novel evaluation framework: Research Quality Plus for Co-Production (RQ + 4 Co-Pro). Following a co-production approach ourselves, our team collaborated to develop study objectives, questions, analysis, and results sharing strategies. We used a dyadic field-test design to execute RQ + 4 Co-Pro evaluations amongst 18 independently recruited subject matter experts. We used standardized reporting templates and qualitative interviews to collect data from field-test participants, and thematic assessment and deliberative dialogue for analysis. Main limitations include that field-test participation included only health research projects and health researchers and this will limit perspective included in the study, and, that our own co-production team does not include all potential perspectives that may add value to this work. RESULTS: The field test surfaced strong support for the relevance and utility of RQ + 4 Co-Pro as an evaluation approach and framework. Research participants shared opportunities for fine-tuning language and criteria within the prototype version, but also, for alternative uses and users of RQ + 4 Co-Pro. All research participants suggested RQ + 4 Co-Pro offered an opportunity for improving how co-production is evaluated and advanced. This facilitated our revision and publication herein of a field-tested RQ + 4 Co-Pro Framework and Assessment Instrument. CONCLUSION: Evaluation is necessary for understanding and improving co-production, and, for ensuring co-production delivers on its promise of better health.. RQ + 4 Co-Pro provides a practical evaluation approach and framework that we invite co-producers and stewards of co-production-including the funders, publishers, and universities who increasingly encourage socially relevant research-to study, adapt, and apply.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,628
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,253
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6280,253
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0200,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,993
Tête enseignante GPT0,885
Écart entre enseignants0,107 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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