Transforming research systems for meaningful engagement: a reflexive thematic analysis of spinal cord injury researchers’ barriers and facilitators to using the integrated knowledge translation guiding principles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop an in-depth understanding of spinal cord injury (SCI) researchers' barriers and facilitators to deciding to use 1) a partnered approach to research and, 2) systematically developed principles for guiding Integrated Knowledge Translation (IKT) in spinal cord injury research (IKT Guiding Principles). METHODS: Qualitative interview study with North American SCI researchers who were interested in using a partnered research approach. The research was conducted using an IKT approach, and interview data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Thirteen SCI researchers whose research focused on prevention, clinical, rehabilitation, and/or community SCI research were interviewed. Three themes were co-constructed with partners: 1) the principles are necessary but not sufficient for the implementation of a partnered approach to research; 2) relational capacity building is needed; and 3) institutional transformation is needed to value, resource, and support meaningful engagement. CONCLUSIONS: ). Findings provide clear, practical, and tangible actions to promote change that can support meaningful engagement in the SCI Research System.
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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 | 0,246 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».