TRANSLATION AND CROSS-CULTURAL ADAPTATION OF THE KNOWLEDGE TRANSLATION PLANNING TEMPLATE FOR THE BRAZILIAN CONTEXT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: to translate, cross-culturally adapt, and validate the content of the Knowledge Translation Planning Template, a research dissemination planning tool, into Brazilian Portuguese. Method: this is a methodological study, sequentially divided into six stages: initial translation, translation synthesis, back-translation, judges' committee, pre-test, and approval of the adapted version by the instrument author. The judge's committee assessed content validity using the modified Kappa and Content Validity Index. The test was conducted with teachers and students from a Federal University of Santa Catarina graduate program. Results: the process of translating and back-translating the tool showed no discrepancies in terms of meaning. The committee was composed of seven judges who carried out semantic, cultural, and conceptual evaluations and made notes on the translation of the content. At this stage, the content validity showed excellent values for the Content Validity Index and modified Kappa, with 0.99 and 0.816, respectively. The tool was tested with 30 teachers and postgraduate students, where 90% of the respondents considered the tool to be sufficiently comprehensive and that all the items were relevant to the purpose of the instrument. In the last stage, the documents were analyzed together with the author of the original tool and the final version was approved. Conclusion: the Modelo de Planejamento de Tradução do Conhecimento results from a careful translation process, cross-cultural adaptation, and tool content validation. This has resulted in a tool that is applicable and understood by the target audience, which shows consistency in the equivalence of translation and cross-cultural adaptation for Brazil.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle