Purpose-Driven Design: A Case Report of a Knowledge Mobilization Portal
Notice bibliographique
Résumé
Background & Need for Innovation: Synthesizing academic literature is a foundational skill in health professions education (HPE), enabling evidence-informed decision-making and continuous improvement. However, privileging one review type as the "gold standard" reinforces a narrow hierarchy of evidence, marginalizing alternative worldviews and synthesis approaches. Goal of Innovation: This innovation aimed to broaden understanding and legitimate use of diverse literature synthesis methods by developing an accessible knowledge mobilization portal to support learners, educators, and scholars across the HPE community. Steps Taken for Development and Implementation of Innovation: to showcase eight literature synthesis methods-the Literature Review Series (LRS). The Eco-Normalization Framework guided the design, implementation, and reflexive evaluation of the portal, aligning the innovation with contextual affordances and user needs. A collaborative, values-driven approach supported content co-creation, informed by lived experience, mutual trust, and a shared commitment to inclusivity. Evaluation of Innovation: The platform successfully launched and has been sustained through a network of contributors. Informal feedback and web analytics suggest positive engagement, and early adopters report its utility in teaching and research contexts. The innovation's resonance stems not only from its content but from the relationships and shared purpose underlying its development. Critical Reflection on Your Process: Key catalysts included: (1) friendship as an often-overlooked motivator in academic work; (2) trust and relationships that fostered momentum; and (3) a shared vision that anchored the innovation. These relational dimensions were as critical as the technical design in ensuring uptake and sustainability.
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
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 | 0,040 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».