Are public health researchers designing for dissemination? Findings from a national survey in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Research findings are not always disseminated in ways preferred by audiences, and research dissemination is not always considered a priority by researchers. While designing for dissemination (D4D) provides an active process to facilitate effective dissemination, use of these practices in China is largely unknown. We aimed to describe the designing for dissemination activities and practices among public health researchers in China. Methods In January 2022, we conducted a cross-sectional survey in 61 sub-committees of four national academic societies which include a wide range of health disciplines. The sample mainly involved researchers at universities or research institutions, the Centers for Disease Control and Prevention at national or regional levels, and hospitals. Participants completed a 42-item online questionnaire. Respondent characteristics, dissemination routes, dissemination barriers, organizational support, and personal practice of D4D were examined with descriptive analyses. Results Of 956 respondents, 737 were researchers. Among these researchers, 58.1% had disseminated their research findings. Although there were some variation in the commonly used routes among different groups, academic journals (82.2%) and academic conferences (73.4%) were the most frequently used routes. Barriers to dissemination to non-research audiences existed at both organizational level (e.g., a lack of financial resources, platforms, and collaboration mechanisms) and individual level (e.g., a lack of time, knowledge, and skills, and uncertainty on how to disseminate). About a quarter of respondents (26.7%) had a dedicated person or team for dissemination in their unit or organization, with university researchers reporting a significantly higher proportion than their counterparts (P < 0.05). Only 14.2% of respondents always or usually used frameworks or theories to plan dissemination activities, 26.2% planned dissemination activities early, and 27.1% always or usually involved stakeholders in the research and dissemination process. Respondents with working experience in a practice or policy setting or dissemination and implementation training experience were more likely to apply these D4D strategies (P < 0.05). Conclusion Considerable room exists for improvement in using impactful dissemination routes, tackling multiple barriers, providing organizational support, and applying D4D strategies among Chinese public health researchers. Our findings have implications for structural changes in academic incentive systems, collaborations and partnerships, funding priorities, and training opportunities.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».