Burns D: In for the long haul: knowledge translation between academic and nonprofit organizations
Notice bibliographique
Résumé
Although scientists are continually refining existing knowledge and producing new evidence to improve health care and health care delivery, far too little scientific output finds its way into the tool kits of practitioners. Likewise, the questions that clinicians would like to be answered all too rarely get taken up by researchers. In this article we focus on knowledge translation challenges accompanying a longitudinal research program with nonprofit organizations providing direct and indirect health and social services to disadvantaged groups in one region of Canada. Three essential factors influencing authentic and reciprocal knowledge transfer and utilization between nonprofit service providers and researchers are discussed: strong institutional partnerships, the use of skilled knowledge brokers, and the meaningful involvement of frontline personnel. Keywords community partnerships; knowledge construction; knowledge transfer; knowledge, utilization; vulnerable populations It is commonly acknowledged that there is a significant lag between the production of evidence-based knowledge and health care practice. Although scientists are continu-ally refining existing knowledge and producing new
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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 | 0,039 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».