Partnered health research in Canada: a cross-sectional survey of perceptions among researchers and knowledge users involved in funded projects between 2011 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engaging knowledge users in health research is accelerating in Canada. Our objective was to examine perceptions of partnered health research among individuals involved in funded Canadian partnered health research projects between 2011 and 2019. METHODS: We invited 2155 recipients of 1153 funded projects to answer a questionnaire probing project characteristics and perceptions of partnered health research. We described and compared perceived effects of involving knowledge users in the project, team cohesion, capability, opportunity and motivation for working in partnership between two categories of respondents: project role [nominated principal investigators (NPIs), other researchers and knowledge users] and gender. FINDINGS: We analysed data from 589 respondents (42% NPIs, 40% other researchers and 18% knowledge users; 56% women). Among the perceived effects variables, the proportion of ratings of significant influence of involving knowledge users in the project ranged between 12% and 63%. Cohesion, capability, opportunity and motivation variables ranged between 58% and 97% agreement. There were no significant differences between respondent groups for most variables. NPIs and women rated the overall influence of involving knowledge users as significant more than other respondent groups (p < 0.001). NPIs also reported higher agreement with feeling sufficiently included in team activities, pressure to engage and partnerships enabling personal goals (all p < 0.001). CONCLUSIONS: Most respondents held positive perceptions of working in partnership, although ratings of perceived effects indicated limited effects of involving knowledge users in specific research components and on project outcomes. Continued analysis of project outcomes may identify specific contexts and partnership characteristics associated with greater impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,119 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».