DECISION MAKERS’ EXPERIENCES OF COLLABORATING WITH RESEARCH TEAMS ON FEDERALLY FUNDED HEALTH RESEARCH INITIATIVES: AN INTERPRETIVE DESCRIPTIVE QUALITATIVE 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
Consistent with the paradigm of evidence informed decision making we assume that research findings are integrated into health services practice and policy. However, there is a gap betweeen research findings and usual practice. Collaborative research, where researchers are encouraged to partner with decision makers to conduct mutually agreed and relevant research, may facilitate prompt utilization of new findings. My study explored decision makers’ experiences of collaborative teams executing federally funded health research. The principles of interpretive description were used to guide sampling, data collection, and analysis. A purposeful sample of 27 decision makers, collaborating on Partnerships for Health System Improvement (PHSI) projects funded by the Canadian Institutes of Health Research, participated in two in-depth interviews. Conventional content analysis was used to identify concepts. The conceptual framework was developed inductively from the descriptive data and provided a structure for interpreting decision maker perspectives. The framework posits an explanation leading to contextual understanding of their experiences. This study describes factors affecting PHSI engagement that include: availability of new funding; positive history with the researcher; prospect of tangible benefits to constituents of decision makers; desire to contribute to research that informs health services programs and policies; capacity building; and knowledge creation. The partnership process is facilitated by fostering connections; identifying required skills and competencies; maintaining a sustainable focus of inquiry; clarifying roles and responsibilities; cultivating a nurturing learning environment. My findings will inform decision makers, researchers, and funding agencies about the experience and legacy of collaborative research partnerships.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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