Coping Profiles of Cancer Patients With Different Functional and Psychosocial Status: A Person-Oriented Approach
Notice bibliographique
Résumé
learning, networking, collaboration, “healthy” competition, social, and financial support. Through the reliance on information technology, face-to-face exchanges, dedicated workshops and research internships, PORT’s program offers varied and innovative research skills building activities which have been throughout the years instrumental in shaping the developing career of its trainees. RESEARCH IMPLICATIONS: In a field as competitive as research, an excellent training experience is invaluable in building capacity. Research training programs such as PORT enhance the development of skills and competencies to enable fellows to design and carry-out innovative, high quality, person-centred, and feasible studies. CLINICAL IMPLICATIONS: Supporting aspiring young researchers to think outside the box, design timely studies, innovate in their field, and proactively disseminate their results can directly contribute to enhancing clinical practice. The knowledge gained through such training programs set the conditions and contexts that most favorably launch junior researchers into an exciting career. ACKNOWLEDGEMENT OF FUNDING: Julie Lapointe is currently a postdoctorate CIHR Fellow in PORT a Strategic Training Initiative in Health Research (STIHR) funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). Fay Strohschein has received funding from the FRQ-S; the Quebec Network for Research on Aging, the PORT Program; the McGill University Faculty of Medicine; and the Jewish General Hospital Department of Nursing. Shannon Groff is funded through the Alberta Cancer Foundation, the PORT Program, Knowledge Translation Canada and the CIHR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».