A scoping review of theories, models and frameworks used or proposed to evaluate knowledge mobilization strategies
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
BACKGROUND: Evaluating knowledge mobilization strategies (KMb) presents challenges for organizations seeking to understand their impact to improve KMb effectiveness. Moreover, the large number of theories, models, and frameworks (TMFs) available can be confusing for users. Therefore, the purpose of this scoping review was to identify and describe the characteristics of TMFs that have been used or proposed in the literature to evaluate KMb strategies. METHODS: A scoping review methodology was used. Articles were identified through searches in electronic databases, previous reviews and reference lists of included articles. Titles, abstracts and full texts were screened in duplicate. Data were charted using a piloted data charting form. Data extracted included study characteristics, KMb characteristics, and TMFs used or proposed for KMb evaluation. An adapted version of Nilsen (Implement Sci 10:53, 2015) taxonomy and the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) taxonomy (Powell et al. in Implement Sci 10:21, 2015) guided data synthesis. RESULTS: Of the 4763 search results, 505 were retrieved, and 88 articles were eligible for review. These consisted of 40 theoretical articles (45.5%), 44 empirical studies (50.0%) and four protocols (4.5%). The majority were published after 2010 (n = 70, 79.5%) and were health related (n = 71, 80.7%). Half of the studied KMb strategies were implemented in only four countries: Canada, Australia, the United States and the United Kingdom (n = 42, 47.7%). One-third used existing TMFs (n = 28, 31.8%). According to the adapted Nilsen taxonomy, process models (n = 34, 38.6%) and evaluation frameworks (n = 28, 31.8%) were the two most frequent types of TMFs used or proposed to evaluate KMb. According to the ERIC taxonomy, activities to "train and educate stakeholders" (n = 46, 52.3%) were the most common, followed by activities to "develop stakeholder interrelationships" (n = 23, 26.1%). Analysis of the TMFs identified revealed relevant factors of interest for the evaluation of KMb strategies, classified into four dimensions: context, process, effects and impacts. CONCLUSIONS: This scoping review provides an overview of the many KMb TMFs used or proposed. The results provide insight into potential dimensions and components to be considered when assessing KMb strategies.
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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 | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | MétarechercheCommunication savante Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,055 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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