Knowledge Mobilization Strategies for Intimate Partner Violence Research in Canada: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge mobilization (KMb) is the process of sharing research evidence to address important health and social issues, including intimate partner violence (IPV). While Canadian researchers contribute significantly to IPV research, their efforts to mobilize this knowledge beyond academic audiences are less known. This study used a mixed methods approach, integrating both quantitative and qualitative analyses to explore the KMb of Canadian IPV researchers to practice, policy, and public audiences. A systematic search identified 58 publicly available KMb products (e.g., news articles, infographics, reports, etc.). KMb products were analyzed inductively using qualitative content analysis and descriptive statistics. Most products focused on IPV interventions and understanding the problem of IPV. Common dissemination strategies across products were institutional/organizational websites and news websites. This study contributes to an emerging literature on how specific knowledge-sharing strategies can be used to promote the uptake of evidence, in this case, specific to IPV. Further research is needed to assess the effectiveness of these efforts to enhance policy and practice.
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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 | 0,034 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».