STUDY PROTOCOL Open Access Determining research knowledge infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study examines research knowledge infrastructures (RKIs) found in health systems. An RKI is defined as any instrument (i.e., programs, interventions, tools) implemented in order to facilitate access, dissemination, exchange, and/or use of evidence in healthcare organisations. Based on an environmental scan (17 key informant interviews) and scoping review (26 studies), we found support for a framework that we developed that outlines components that a health system can have in its RKI. The broad domains are climate for research use, research production, activities used to link research to action, and evaluation. The objective of the current study is to profile the RKI of three types of health system organisations–regional health authorities, primary care practices, and hospitals–in two Canadian provinces to determine the current mix of components these organisations have in their RKI, their experience with these components, and their views about future RKI initiatives. Methods: This study will include semistructured telephone interviews with a purposive sample region of a senior management team member, library/resource centre manager, and a ‘knowledge broker ’ in three regional health authorities, five or six purposively sampled hospitals, and five or six primary care practices in Ontario and Quebec, for a maximum of 71 interviewees. The interviews will explore (a) which RKI components have proven helpful, (b)
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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 | 0,146 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,280 | 0,050 |
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 ».