Canada and India: An Innovative Partnership to Advance Oncology Nursing Research
Notice bibliographique
Résumé
Cancer care nursing research is at a very promising juncture in the history of the field. This is a result, in part, of the unprecedented availability of funding for research, continuing education, clinical training, and, more recently, well-funded research training opportunities for nurses interested in pursuing graduate work in oncology nursing. Canada and India have been at the forefront of establishing two well-articulated research programs to train the next generation of clinician-researchers in the area of psychosocial oncology. The initiatives have been particularly timely because wide access to information technology allows the transcendence of time and geographic boundaries to bring relevant stakeholders together to advance the science and practice of oncology nursing. The purpose of this article is to review the specific research training activities (a core videoconferenced evidence-based seminar; periodic virtual, interactive brainstorming sessions; and yearly face-to-face workshops) of the programs in terms of core themes and pragmatic issues associated with their delivery across the various national and international training sites. Strategies are presented to ensure that research training activities can be replicated across other clinical sites, institutions, and countries. This article hopefully will inspire other researchers to develop similar transdiscipinary research training programs toward a strong research and mentoring tradition within nursing and across relevant psychosocial oncology fields.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».