Advancing Translational Research by Enabling Collaborative Teamwork: The TRACT Approach
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
Background: The work of multidisciplinary research teams (MDRTs) is vital for translational research. The objectives of this study were 1) to understand the structure and function of MDRTs, and 2) to develop effective strategies to enhance collaboration among team members. Methods and Findings: Semi-structured interviews were conducted with 23 participants involved in multidisiplinary research work at two San Antonio, Texas, institutions. Interview materials were tape-recorded, transcribed, and content analyzed using qualitative methods.Themes that emerged from the content analysis were used to develop and refine strategies to enhance the work of MDRTs. The findings showed that MDRTs operate through multiple cycles of: 1) team formation, 2) team collaboration, 3) sustainable collaborative activities, and 4) team maturity. Content analysis identified four interrelated basic elements within the MDRT tract that facilitate team cycles: 1) shared interest/vision among agreeable team leader and members, 2) viable means of communication, 3) available resources, and 4) perceived gain/benefit of teamwork.Conclusions: Our findings highlighted several opportunities and challenges in the formation, dynamics, and growth of MDRTs. Effective strategies to enhance teamwork should levearge these opportunities and address challenges, taking into consideration the interdependent aspects of the basic elements within the MDRTs tract.
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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 | 0,090 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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