Playing in the Sandbox: Considerations When Leading or Participating on a Multidisciplinary Research Team
Notice bibliographique
Résumé
Research involves working to find answers to questions. Research questions of interest to pharmacists generally relate to any aspect of the discovery, effect, or use of medications, as well as the role of pharmacists within the health care system. This article describes the key aspects of leading or participating on a multidisciplinary research team so as to provide guidance to pharmacists involved in the research enterprise. The research questions that emerge from topics well suited to the expertise and experience of a pharmacist are often, by their inherent nature, best addressed by a team of people from different scientific backgrounds: individuals who can form a multidisci plinary team that will work together to develop and carry out all aspects of the research project. Although not all research questions require multidisciplinary research teams, it is beneficial to work as a team, with different perspectives, knowledge, and skills available to answer complex, multifaceted research questions. The team can integrate ideas across disciplines, advance thinking within and across disciplines, and go deeper and broader to create knowledge that can be used to develop novel, more meaningful solutions. Individual team members can also get to know new people (their fellow team members), achieve greater personal satisfaction, and have more fun along the way. Working as a team helps to improve knowledge translation of findings in multiple sectors, thereby increasing uptake and sustainability, and also creates wider networks and encourages development of professional relationships. Research funding agencies worldwide, including the
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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 | 0,304 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,054 | 0,022 |
| Communication savante | 0,043 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,017 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».