Connecting the science and practice of implementation – applying the lens of context to inform study design in implementation research
Notice bibliographique
Résumé
The saying "horses for courses" refers to the idea that different people and things possess different skills or qualities that are appropriate in different situations. In this paper, we apply the analogy of "horses for courses" to stimulate a debate about how and why we need to get better at selecting appropriate implementation research methods that take account of the context in which implementation occurs. To ensure that implementation research achieves its intended purpose of enhancing the uptake of research-informed evidence in policy and practice, we start from a position that implementation research should be explicitly connected to implementation practice. Building on our collective experience as implementation researchers, implementation practitioners (users of implementation research), implementation facilitators and implementation educators and subsequent deliberations with an international, inter-disciplinary group involved in practising and studying implementation, we present a discussion paper with practical suggestions that aim to inform more practice-relevant implementation research.
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 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 | 0,307 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,108 |
| Communication savante | 0,026 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».