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Enregistrement W2075946637 · doi:10.3109/13561820.2013.823385

Social network analysis as a metric for the development of an interdisciplinary, inter-organizational research team

2013· article· en· W2075946637 sur OpenAlexafffundabout
David P. Ryan, Marcel Émond, Marie‐Ève Lamontagne

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster UniversityCenter for Evolutionary and Theoretical Immunology
Mots-clésCentralitySocial network analysisReciprocity (cultural anthropology)Network analysisAssertionSocial network (sociolinguistics)PsychologyMetric (unit)Network scienceKnowledge managementComputer scienceSociologySocial capitalSocial psychologyComplex networkSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of an interdisciplinary and inter-organizational research team among eight of Canada's leading emergency, geriatric medicine and rehabilitation researchers affiliated with six academic centers has provided an opportunity to study the development of a distributed team of interdisciplinary researchers using the methods of social network theory and analysis and to consider whether these methods are useful tools in the science of team science. Using traditional network analytic methods, the team of investigators were asked to rate their relationships with one another retrospectively at one year prior to the team's first meeting and contemporaneously at two subsequent yearly intervals. Using network analytic statistics and visualizations the data collected finds an increase in network density and reciprocity of relationships together with more distributed centrality consistent with the findings of other researchers. These network development characteristics suggest that the distributed research team is developing as it should and supports the assertion that network analysis is a useful science of team science research tool.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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