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Enregistrement W2007362908 · doi:10.2202/1553-3840.1022

Mentorship Programs within a Network to Build Research Literacy & Capacity in Complementary & Alternative Medicine (CAM) Practitioners

2005· article· en· W2007362908 sur OpenAlexaff
Brenda Leung, Marja J. Verhoef, Trish Dryden

Notice bibliographique

RevueJournal of Complementary and Integrative Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensCentennial CollegeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipCapacity buildingLiteracyMedical educationQualitative researchMedicineMultidisciplinary approachKnowledge managementPsychologyComputer scienceSociologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A lack of research literacy and capacity has been identified as a key barrier to research in complementary and alternative medicine (CAM). Networks may enable multidisciplinary collaboration between academic researchers and CAM practitioners and provide opportunities for mentoring and capacity building. Little is known about how mentoring can operate within a network and what its potential is as a strategy to increase research literacy and capacity among CAM practitioners. Purpose: To explore how mentoring within a network can be used to build research literacy and capacity amongst CAM practitioners. Methodology: Qualitative method was used for data collection and content analysis. Participants were individuals with knowledge and/or experience in networks and/or mentoring, as well as CAM practitioners. Results: Background: A lack of research literacy and capacity has been identified as a key barrier to research in complementary and alternative medicine (CAM). Networks may enable multidisciplinary collaboration between academic researchers and CAM practitioners and provide opportunities for mentoring and capacity building. Little is known about how mentoring can operate within a network and what its potential is as a strategy to increase research literacy and capacity among CAM practitioners. Purpose: To explore how mentoring within a network can be used to build research literacy and capacity amongst CAM practitioners. Methodology: Qualitative method was used for data collection and content analysis. Participants were individuals with knowledge and/or experience in networks and/or mentoring, as well as CAM practitioners. Results: Some major categories derived from the data were: 1) A network must clearly define the role and goals of mentoring. 2) An infrastructure to support and maintain the mentoring relationship should be in place. 3) A number of barriers and enablers for successful mentoring within a network were addressed. 4) Some issues specific to CAM practitioners’ ability to conduct research were raised. Conclusion: Mentoring was seen as a potentially useful strategy. Ideas for mentoring were suggested, including cooperative models, job shadowing, perceptorship and role modeling. Innovative models were discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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.

Tête enseignante Opus0,472
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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