An Examination of Health Information Professionals’ Discourse Surrounding Knowledge Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Knowledge Synthesis (KS) is an umbrella term that encompasses a family of research methods that aim to draw insights from existing bodies of research literature through established processes of review and analysis. Providing support services for KS is part of many health libraries’ day-to-day business and has been for several years. Methods: This article presents the results of a content analysis conducted to gain insight into our collective relationship with KS using journal articles and conference abstracts associated with the Canadian Health Libraries Association and the Medical Library Association. The study is framed in terms of three broad questions: What do health information professionals talk about when they discuss knowledge synthesis? How do they talk about it? And who is doing the talking? Descriptive codes and attribute codes were applied to the texts. Descriptive codes were grouped and regrouped to create sub-themes and overall themes in a bottom-up fashion. Results: Three broad themes are evident in the texts: the Case for KS Work, Everyday Realities of KS, and Pushing Back. KS discourse in the venues examined is currently dominated by the voices of health information professionals working in academic libraries, though this was not always the case. Commentary: I suggest that our collective relationship with KS work has been changing, and health information professionals are starting to become more comfortable with setting boundaries around KS work.I also suggest that an apparent shift in voice towards academic health information professionals and a general increase in the KS content included in these venues over time could be attributed to 1) the widespread adoption of evidence-based practice among our clientele, and 2) increased emphasis on research impact assessment.
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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 | 0,181 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».