Training the next generation of researchers in psychosocial oncology: an innovative transdisciplinary multimethod approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an ongoing research training program that brings together experienced mentors, promising graduate students, and the best research evidence available to date.Various means are used (e.g., multiple information technologies, videoconferencing, face-to-face interactions) to gather additional stakeholders such as clinician-scientists, health administrators and health care providers to advance the science and future of psychosocial oncology.PORT (Psychosocial Oncology Research Training) builds on the extant knowledge from various relevant disciplines such as psychology, nursing, medicine, health care management, human kinetics, epidemiology, and philosophy at four participating Canadian universities to share in their findings pertaining to the development, implementation and dissemination of innovative psychosocial interventions that optimally assist individuals in their adjustment to cancer.This approach facilitates academic exchanges across different disciplines, institutions and geographical regions while also relying on diverse approaches of inquiry including quantitative, qualitative, and mixed methods.Within these broader contexts, the benefits and challenges of this transferable program are reviewed to encourage the development, dissemination and sustainability of similar programs elsewhere.
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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 | 0,129 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».