Supporting partnerships in knowledge mobilization: what existing implementation strategies can tell us
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The need for partnership between knowledge producers and knowledge users to foster effective implementation is well-established in the implementation science literature. While many theories, models, and frameworks (TMF) have been developed to guide knowledge mobilization (KM) activities, seldom do these frameworks inform approaches for establishing and maintaining KM partnerships (i.e., relationships between researchers and individuals with relevant expertise in KM activities). Thus, there is a significant knowledge-to-action gap related to operationalizing engagement in partnerships and leveraging the evidence that exists to support them. Given the abundance of TMFs, it is prudent to consider whether any may be suitable to inform approaches to partnership. The aim of this commentary is to discuss the necessity for strategies to support engagement in partnerships for KM activities, as well as to explore the potential to apply strategies from an existing implementation taxonomy to inform partnerships approaches in KM. MAIN BODY: Using a case study, this commentary explores the opportunity to apply existing implementation strategies put forward by the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) taxonomy to inform partnership strategies. This case study utilized qualitative evidence from a qualitative study about KM in children's pain management informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). It explored partner perspectives (i.e., knowledge producers and users) on factors that supported their engagement in KM activities. The factors generated were subsequently mapped onto the ERIC taxonomy to identify relevant strategies to support partnerships development for KM activities (e.g., shared goals among team members mapped onto the ERIC strategy Build a Coalition). Each factor generated was determined to have a corresponding ERIC strategy to support the operationalization of that factor. CONCLUSIONS: This case example and discussion bolster the utility of existing taxonomies and frameworks to support the development and sustainability of partnerships to support engagement in KM activities, a promising next step for developing strategies to support partnerships. Opportunities for future development are also discussed, including identifying other theories, models, and frameworks that may contribute to a comprehensive suite of empirically informed partnership strategies, as well as the necessity to make strategies and approaches available to non-specialist audiences.
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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 | 0,028 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».