Research priority setting for implementation science and practice: a living systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research priority setting has the potential to bridge knowledge gaps, optimize resource allocation, foster collaborations, and inform funding directions for implementation science and practice when these priorities are properly acted upon. This systematic review aims to determine the extent of research in priority setting for implementation science and practice, examine the methodologies employed, synthesize these research priorities, and identify strategies for evaluating and implementing these priorities. METHODS: We will conduct a living systematic review following the Cochrane guidance. We will search literature from six databases, the website of James Lind Alliance, five implementation science-focused journals and several related journals, Google Scholar, and the reference lists of included studies. Two reviewers will independently screen studies based on the eligibility criteria. The characteristics of the included documents, their prioritization methods, and outcomes, as well as the evaluation and implementation strategies, will be extracted. We will critically appraise these documents using the nine common themes of good practice for research priority setting, and synthesize data using a narrative approach. We will re-run the search 12 months after the original search date to monitor the development of new literature and determine the time to update the review. DISCUSSIONS: By conducting this living systematic review, we will gain a comprehensive and dynamic understanding of the potential research gaps and hotspots in implementation science as perceived by researchers and practitioners. The findings of this review will inform the future research directions of implementation science and practice. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This review has been registered with the Open Science Framework ( https://osf.io/sr69k ).
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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 | 0,263 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,031 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».