An integrated knowledge mobilization approach to substance use health
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Centre on Substance Use and Addiction (CCSA) has a mandate to provide national leadership in evidence-informed analysis and knowledge mobilization to advance solutions that reduce substance-related harms. Doing this work effectively requires an understanding of the needs, priorities, perspectives and ideologies of multiple groups. Partnerships across various sectors support a full understanding and acknowledgement of the systems that create differential health outcomes for individuals and communities. CCSA has developed an integrated knowledge mobilization model to guide our work in supporting better substance use health outcomes. Our model begins by understanding the context a particular need (for example, research question and practice improvement) is occurring within. This involves engaging key partners with multiple viewpoints to understand the current situation, constraints and opportunities, including barriers to care, social and structural determinates of health and community strengths and assets. Based on this, the steps that follow involve determining the appropriate action and CCSA's unique role to respond in alignment with partner and community priorities to advance solutions within the given context. This leads to an iterative process of generating and mobilizing knowledge. This integrated and collaborative approach ensures that responses are relevant to the identified knowledge gap, that recommendations reflect partners' realities and that our efforts will achieve impact while minimizing the risk of harm. Through an iterative process of generating and mobilizing knowledge (for example, supporting the scale and spread of innovations, developing new tools and generating or tailoring evidence for a specific audience/context/substance/setting, among others), outputs such as increased awareness, knowledge, use of information and strengthened capacity occur. Together, these efforts contribute to the outcome of a healthier society for people living in Canada, where multiple forms of evidence advance substance use health. Meaningful engagement of partners and evaluation of our efforts are ingrained throughout the model to ensure our work has the intended effects. We share our approach for the consideration of other organizations (in the space of substance use health and otherwise) to engage partners in the development of evidence and other resources that can drive impactful programs, practice and policy.
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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 | 0,033 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».