Enhancing Policy Impact Through Knowledge Translation: The Role of Innovative Evidence Products
Notice bibliographique
Résumé
The objective of applied social science research is to inform policy and practice to improve societal outcomes (White and Welch 2022).However, in the words of the head of the World Bank's Development Impact Group, DIME, 'Dissemination is dead'. 1 That is, traditional dissemination pathways-academic publications, conference presentations, and even policy briefs-are insufficient for achieving meaningful policy uptake.No matter how rigorous or relevant, research alone does not usually translate into policy impact without deliberate, structured mechanisms to bridge the gap between evidence generation and decision-making.The recognition of this fact has resulted in the growth of knowledge translation as what has been called the fourth wave of the evidence revolution (White 2019). Knowledge translation is 'the exchange, synthesis, and effective communication of reliable and relevant research results.The focus is on promoting interaction among the producers and users of research, removing the barriers to research use, and tailoring information to different target audiences so that effective interventions are used more widely' (World Health Organization 2004).There are various approaches to knowledge brokering.These include direct interaction between researchers and decision-makers in interpreting and using the findings, in-house knowledge brokers, creating a 'helpdesk' function, or using an independent rapid review service. | Evidence Portals: An Emerging ModelEvidence portals provide interactive, web-based platforms that curate and categorize evidence in user-friendly formats.The first examples come from the education sector, starting with the US Institute of Education Science's What Works Clearinghouse, and the Education Endowment Foundation's (EEF) Teaching and Learning Toolkit. 4 The EEF toolkit lists over 30 approaches
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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 | 0,346 | 0,499 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,053 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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; 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 ».