Translação do conhecimento : traduzindo pesquisa para uso na prática e na formulação de políticas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Estudo teórico refl exivo de conceitos de translação do conhecimento e seu processo de implementação para usar evidências de pesquisas na prática e na formulação de políticas. Resultados: O processo de translação da pesquisa para a prática é interativo e dinâmico, com limites fl exíveis entre criação do conhecimento e desenvolvimento das ações. A translação do conhecimento enfoca cocriação de conhecimento com os interessados e compartilhamento desse conhecimento para garantir utilização de pesquisas relevantes para facilitar tomada informada de decisões e mudanças na política, prática e prestação de serviços de saúde. No Brasil, existem muitos desafi os para implementar a translação do conhecimento: falta de familiaridade; falta de parceria entre pesquisadores e usuários do conhecimento, e baixos orçamentos para pesquisa. Conclusões: Uma ênfase na translação do conhecimento tem potencial para impactar positivamente resultados de saúde. Futuras investigações são necessárias no Brasil para estudar abordagens para melhorar o uso de resultados de pesquisa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.056 | 0.107 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".