Editorial: Published Research, Data, and the Promise of Understanding
Notice bibliographique
Résumé
There is something comforting about categorizing objects and events in the world. Categories provide structure to what we see and what we talk about. They are often useful real-world distinctions that extend our capacity to understand and intervene in the world. Scientific instrumentation extends that capacity further, and I believe that scientific publications can do the same. Scientific articles can serve as spring boards for reflection, conception, and intervention in the same way that a telescope can open the skies to our eyes and expand our knowledge of the cosmos; hence, my commitment to JRIPE as an open access journal for the dissemination of peerreviewed research. In this issue, we publish seven new research articles for which I offer the follow ing categorization. The first three articles can be grouped on the basis of their research method. Using a Participatory Action Approach, Huijbregts et al. [1] describe a pilot study of the implementation of a Canadian mental health guideline in a long-term care residence; Baker et al. [2] use Action Research to develop an educational module on Adult Suctioning for multi-professional groups of students; and Brynes et al. [3] report on the development and evaluation of collaboration in three clinical settings in Southeastern Ontario, Canada, using a quasi-experimental research design. The next two articles have their unit of analysis as their most salient aspect. Not that these studies were without method; they used specific research designs to collect data, but their particular distinction was in the target of their analyses; namely, students and their interprofessional learning needs. Baerg et al. [4] explore collab oration learning needs among health professionals, teachers, and students, while Flynn et al. [5] report on differences between Family Medicine Residents and other healthcare learners. The last two studies have common ground in their research settings: rural com munities in Australia. Jacob et al. [6] investigate the perceptions of and opportunities for interprofessional education from the perspectives of staff from three rural health services, and Woodrofe et al. [7] report on three years of results from a mixed methods evaluation of the Australian Interprofessional Rural Health Education Pilot. As both studies seem to suggest, the rural context may be an ideal place to showcase effective interprofessional practice. We will never have an omniscient view of the nature of interprofessional learn ing and practice. We can only have categories and forms of reasoning about it. You will find plenty of both in the articles in this issue. How accurate those forms are is an empirical question which only sustained data collection can answer—more or
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,018 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».