Health research funding agencies' support and promotion of knowledge translation: an international study.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The process of knowledge translation (KT) in health research depends on the activities of a wide range of actors, including health professionals, researchers, the public, policymakers, and research funders. Little is known, however, about health research funding agencies' support and promotion of KT. Our team asked thirty-three agencies from Australia, Canada, France, the Netherlands, Scandinavia, the United Kingdom, and the United States about their role in promoting the results of the research they fund. METHODS: Semistructured interviews were conducted with a sample of key informants from applied health funding agencies identified by the investigators. The interviews were supplemented with information from the agencies' websites. The final coding was derived from an iterative thematic analysis. FINDINGS: There was a lack of clarity between agencies as to what is meant by KT and how it is operationalized. Agencies also varied in their degree of engagement in this process. The agencies' abilities to create a pull for research findings; to engage in linkage and exchange between agencies, researchers, and decision makers; and to push results to various audiences differed as well. Finally, the evaluation of the effectiveness of KT strategies remains a methodological challenge. CONCLUSIONS: Funding agencies need to think about both their conceptual framework and their operational definition of KT, so that it is clear what is and what is not considered to be KT, and adjust their funding opportunities and activities accordingly. While we have cataloged the range of knowledge translation activities conducted across these agencies, little is known about their effectiveness and so a greater emphasis on evaluation is needed. It would appear that "best practice" for funding agencies is an elusive concept depending on the particular agency's size, context, mandate, financial considerations, and governance structure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle