La dissémination des résultats de la recherche par les chercheurs dans le secteur de la santé au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Quels sont les déterminants de l'effort de dissémination des résultats de la recherche ? Une étude empirique sur un échantillon composé de 987 chercheurs en santé démontre que les facteurs liés au contexte du chercheur, au contexte de l'utilisateur, les caractéristiques de la recherche, les liens entre les chercheurs et les utilisateurs et le financement sont tous des facteurs qui influencent l'effort de la dissémination à une audience non académique. Ces déterminants influencent la dissémination des résultats de la recherche selon la forme de dissémination engagée par les chercheurs dans le domaine de la santé. Ces résultats ont une contribution majeure, car ils permettent de prédire quels sont les facteurs qu'il faut prendre en compte lors de la dissémination des résultats de la recherche à une audience non académique. De plus, ils nous permettent de décider quelle forme de dissémination utiliser dans un contexte par rapport à un autre.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,094 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».