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Enregistrement W4394910676 · doi:10.1371/journal.pone.0302022

Through the big top: An exploratory study of circus-based artistic knowledge translation in rural healthcare services, Québec, Canada

2024· article· en· W4394910676 sur OpenAlexafffundabout
Julie Théberge, Mélanie Ann Smithman, Catherine Turgeon-Pelchat, Fatoumata Korika Tounkara, Véronique Richard, Patrice Aubertin, Patrick Léonard, Hassane Alami, Diane N. Singhroy, Richard Fleet

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalUniversity of TorontoCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésKnowledge translationPsychological interventionHealth careThe artsExploratory researchPublic relationsPsychologyMedical educationMedicinePolitical scienceSociologyNursingKnowledge managementComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The conventional methods and strategies used for knowledge translation (KT) in academic research often fall short in effectively reaching stakeholders, such as citizens, practitioners, and decision makers, especially concerning complex healthcare issues. In response, a growing number of scholars have been embracing arts-based knowledge translation (ABKT) to target a more diverse audience with varying backgrounds and expectations. Despite the increased interest, utilization, and literature on arts-based knowledge translation over the past three decades, no studies have directly compared traditional knowledge translation with arts-based knowledge translation methods. Thus, our study aimed to evaluate and compare the impact of an arts-based knowledge translation intervention-a circus show-with two traditional knowledge translation interventions (webinar and research report) in terms of awareness, accessibility, engagement, advocacy/policy influence, and enjoyment. METHODS: To conduct this exploratory convergent mixed method study, we randomly assigned 162 participants to one of the three interventions. All three knowledge translation methods were used to translate the same research project: "Rural Emergency 360: Mobilization of decision-makers, healthcare professionals, patients, and citizens to improve healthcare and services in Quebec's rural emergency departments (UR360)." RESULTS: The findings revealed that the circus show outperformed the webinar and research report in terms of accessibility and enjoyment, while being equally effective in raising awareness, increasing engagement, and influencing advocacy/policy. Each intervention strategy demonstrates its unique array of strengths and weaknesses, with the circus show catering to a diverse audience, while the webinar and research report target more informed participants. These outcomes underscore the innovative and inclusive attributes of Arts-Based Knowledge translation, showcasing its capacity to facilitate researchers' engagement with a wider array of stakeholders across diverse contexts. CONCLUSION: As a relevant first step and a complementary asset, arts-based knowledge translation holds immense potential in increasing awareness and mobilization around crucial health issues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,607
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,054 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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