Development and Implementation of Training for Interdisciplinary Research in Primary Health Care
Notice bibliographique
Résumé
The authors describe a national training program in Canada focusing on research in primary health care (PHC). The program, sponsored by the Canadian Institutes of Health Research's Strategic Training in Health Research Program, is called Transdisciplinary Understanding and Training on Research-Primary Health Care (TUTOR-PHC); it began in 2002 and is funded to continue until 2015. The purpose-built curriculum has two main goals: (1) to build a cadre of skilled, independent researchers to enhance the evidence base for PHC practice and policy and (2) to increase the interdisciplinary focus in PHC research. The program consists of three elements: (1) a three-day on-site symposium, (2) four online workshops (three weeks each), and (3) two online interdisciplinary discussion groups (seven weeks each). Participants develop PHC research skills during in-person and online workshops. They gain knowledge of and experience in interdisciplinary PHC research through participation in interdisciplinary discussion groups and by observing mentor interactions. Both the symposium and the online components involve a variety of interactive education approaches. The 77 graduates from across Canada represent 14 disciplines, most commonly family medicine, nursing, epidemiology, psychology, social work, and sociology. Graduates of the program publish at a high rate and are building their careers in PHC research. The structure of TUTOR-PHC encourages not only skill development and content uptake but also the exchange of tacit knowledge. The complete program leads to a synthesis of skills, knowledge, personal communication abilities, and cross-discipline curiosity, creating a well-rounded collaborative PHC researcher.
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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 | 0,063 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».