MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409699806 · doi:10.1186/s40900-025-00706-2

Addressing power imbalance in research: exploring power in integrated knowledge translation health research

2025· review· en· W4409699806 sur OpenAlexaffabout
Jacqui Cameron, Anita Kothari, Renee Fiolet

Notice bibliographique

RevueResearch Involvement and Engagement · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of Wollongong
Mots-clésKnowledge translationPower (physics)Knowledge managementPsychologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated knowledge translation (IKT) is a knowledge translation framework that focuses collaboration between researchers and knowledge users (KUs) to generate research findings. KUs can be policymakers, clinicians, or those with lived experience who partner with researchers. While advocated as an approach that democratizes research and reduces power imbalance between researchers and KUs, it is not known if the implementation of IKT by health researchers actively addresses power imbalances. The aim of this study was to review research using an integrated knowledge translation approach to explore how power is addressed within these research studies. By looking broadly at how the studies addressed/described/discussed/dismantled power we explored examples of when this was done well and not so well, exposing the assumptions sometimes made by researchers. We drew from systematic review procedures combined with a modified critical discourse analysis (CDA) lens. We searched Medline, PsycINFO, CINAHL, Scopus, Social Science Database, SocIndex and Google Scholar for English language studies that focused on IKT and power. Data were extracted on study characteristics and a modified CDA which included questions in relation to power (e.g., description of power, phrases used to describe power, evidence of power dynamics, strategies for addressing power imbalances) and end user engagement (e.g., Did they ask KUs how they wanted to be involved? Did they engage in reflection with KUs? Did they discuss dissemination strategies with KUs). Eleven studies were eligible after screening 381 titles and reviewing 40 full-text studies. The use of IKT to address power varied significantly, revealing both positive examples as well as some missed opportunities to address power imbalances from study inception to dissemination. Revisiting the use of IKT to examine how power is defined, shared, and managed in relationships with KUs could provide valuable insights. Using a CDA framework to explore these dynamics would indeed address the nuances of power in research contexts. Future research should focus on developing strategies to effectively implement IKT to address power imbalances, leading to research that has a better chance of being useful, usable and used in practice. One of the difficulties of doing research is understanding and managing the power difference between researchers and knowledge users (community members/those impacted by disease/service providers). When power imbalances are not managed well in research teams, the results may not be as beneficial to its knowledge users because it may not be relevant, and further, power imbalance can negatively impact knowledge users’ experiences of engaging in research. Some researchers are trying to ensure there is more equality in research and explore how to address power differences within their own work. There are different ways to help researchers collaborate with knowledge users. One method of working with knowledge users in research is called Integrated Knowledge Translation (IKT), which started in Canada in the 1990s. IKT involves everyone in the research process working together from the start and is focused on ensuring that those who will be using research also inform its production. The aim of the current study was to review studies using an integrated knowledge translation approach to explore how power is addressed within these research studies. By broadly examining how the studies addressed, described, discussed, and dismantled power, we were able to identify various examples of effective and ineffective approaches. In the eleven papers we assessed, power was not always addressed or explained well. When it was, discussion about power was found in the background of the paper, or in some sections of their work rather than a strong focus of the work, suggesting there are many opportunities for researchers to better address power.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,519
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,593
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5190,593
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0280,031
Études des sciences et des technologies0,0120,059
Communication savante0,0430,063
Science ouverte0,0070,046
Intégrité de la recherche0,0080,010
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 Opus0,993
Tête enseignante GPT0,814
Écart entre enseignants0,179 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Études des sciences et des technologiesMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Qualitatif
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Involvement and EngagementMême sujetHealth Policy Implementation ScienceCatégorieÉtudes des sciences et des technologiesTravaux en français237 207