Evaluations of training programs to improve capacity in K*: a systematic scoping review of methods applied and outcomes assessed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines how frequently K* training programs have been evaluated, synthesizes information on the methods and outcome indicators used, and identifies potential future approaches for evaluation. We conducted a systematic scoping review of publications evaluating K* training programs, including formal and informal training programs targeted toward knowledge brokers, researchers, policymakers, practitioners, and community members. Using broad inclusion criteria, eight electronic databases and Google Scholar were systematically searched using Boolean queries. After independent screening, scientometric and content analysis was conducted to map the literature and provide in-depth insights related to the methodological characteristics, outcomes assessed, and future evaluation approaches proposed by the authors of the included studies. The Kirkpatrick four-level training evaluation model was used to categorize training outcomes. Of the 824 unique resources identified, 47 were eligible for inclusion in the analysis. The number of published articles increased after 2014, with most conducted in the United States and Canada. Many training evaluations were designed to capture process and outcome variables. We found that surveys and interviews of trainees were the most used data collection techniques. Downstream organizational impacts that occurred because of the training were evaluated less frequently. Authors of the included studies cited limitations such as the use of simple evaluative designs, small cohorts/sample sizes, lack of long-term follow-up, and an absence of curriculum evaluation activities. This study found that many evaluations of K* training programs were weak, even though the number of training programs (and the evaluations thereof) have increased steadily since 2014. We found a limited number of studies on K* training outside of the field of health and few studies that assessed the long-term impacts of training. More evidence from well-designed K* training evaluations are needed and we encourage future evaluators and program staff to carefully consider their evaluation design and outcomes to pursue.
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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 | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».