Integrated knowledge translation (iKT) in preclinical research: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integrated knowledge translation (iKT) is a collaborative research approach that emphasizes the meaningful and active participation of knowledge users throughout the research process. Evidence suggests that integrated knowledge translation has the potential to increase the relevance, applicability, and use of research findings. This approach has been increasingly utilized in health research in recent years. However, the extent to which it has been applied in preclinical research and its effectiveness are unknown. To address this gap, we will conduct a scoping review to map the current use, potential benefits, and challenges of iKT in preclinical research. METHODS: Guided by a modified Arksey and O'Malley's scoping review framework, we will systematically search reference lists and key research databases including Medline, Embase, PsycINFO, Cochrane CENTRAL, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Web of Science. Peer-reviewed articles written or translated in English that focus on iKT or approaches that align with iKT within the context of preclinical research will be included. This review will be conducted as part of the Improving Neuroplasticity through Spaced Prefrontal intermittent-Theta-Beta-Stimulation REfinement in Depression (INSPiRE-D) project, which features preclinical research from mouse models to human work (Grant number CAMH File No.22-060). The project's multidisciplinary team and knowledge user advisory committee will be consulted at key points throughout the scoping review process. A person with lived experience co-chairs the project advisory committee, co-authored this manuscript, and will be routinely included in the decision-making process of the scoping review.
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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 | 0,213 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,020 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».