Modélisation des déterminants des activités de transfert de connaissances : une approche centrée sur les courtiers de connaissances œuvrant dans les organisations de santé au Canada
Bibliographic record
Abstract
Dans le réseau de la santé, l'enjeu du transfert de connaissances est en plein essor et il est au centre des préoccupations tant des chercheurs que des décideurs. Or, les constats sur le terrain montrent qu'il existe toujours un écart important entre les connaissances disponibles et les façons de les appliquer. Parmi les stratégies qui y sont préconisées, on retrouve les pratiques de courtage de connaissances effectuées par les courtiers de connaissances, dont le rôle est de combler cet écart, de contribuer à transformer la recherche en politiques et d'assurer leur mise en oeuvre. Dans cette perspective, le cadre conceptuel proposé dans cette thèse représente une avenue intéressante, non seulement pour guider l'action des courtiers, mais aussi pour soutenir une réflexion plus large sur leurs activités et les déterminants qui leur sont associés, et ce, afin de contribuer au développement de stratégies plus efficaces de transfert de connaissances dans la prise de décision et d'harmoniser les liens de la recherche et de l'action. Les données utilisées dans cette recherche ont été collectées dans le cadre d'une enquête par questionnaire auprès d'une communauté de pratique (CoP) de 301 courtiers de connaissances effectuant principalement leurs activités professionnelles au sein de la Fondation canadienne de recherche sur les services de santé (FCRSS). Un premier niveau d'analyse des résultats obtenus a permis de décrire le profil des répondants et les caractéristiques de leurs activités de transfert de connaissances. Pour compléter ce portrait, des analyses bivariées des activités de transfert de connaissances au regard des lieux d'affiliation dans lesquels les courtiers évoluent, de leurs derniers diplômes obtenus et de leur statut professionnel, ont été effectuées. Dans un deuxième niveau d'analyse, une analyse factorielle en composantes principales a révélé l'organisation des énoncés relatifs au transfert des connaissances en six activités, et ceux relatifs au climat organisationnel en quatre dimensions, lesquels représentent les variables d'intérêt de ma thèse, suivie de l'analyse factorielle confirmatoire afin de confirmer la structure de ces construits. Par ailleurs, les mêmes analyses ont été effectuées pour les autres variables ii latentes du modèle, à savoir la culture organisationnelle et l'interaction sociale, qui montrent que ces deux construits sont unidimensionnels. Un troisième niveau d'analyses a été réalisé pour identifier les facteurs associés aux activités de transfert. Pour ce faire, deux modèles d'estimation ont été développés. Une première modélisation porte sur l'estimation par les régressions multiples qui permettent un traitement non simultané des hypothèses liées à la relation directe entre des variables explicatives et les activités de transfert de connaissances. Une deuxième modélisation porte sur les équations structurelles qui permettent d'étudier, d'une part, les effets directs et indirects du climat organisationnel ainsi que ses dimensions composites sur les activités de transfert de connaissances, et d'autre part, il s'agit de tester empiriquement un modèle structurel global, en traitant de manière simultanée l'ensemble des relations directes et indirectes entre les variables endogènes et exogènes. Les résultats des analyses de régressions multiples montrent les différences d'association entre les variables explicatives et les six variables dépendantes.
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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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".