MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2087914792 · doi:10.12927/cjnl.2003.16276

Research: Ratcheting Up Research Efforts for Systems Change

2003· article· en· W2087914792 sur OpenAlexaffvenueabout
Nancy Edwards

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipCritical mass (sociodynamics)Relevance (law)Nursing researchTeamworkEngineering ethicsPublic relationsPolitical scienceSociologyMedical educationNursingMedicineEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider the past decade of nursing research in Canada. A critical mass of nurses, at various stages of their research careers, has successfully competed for research personnel awards; nurses have established innovative programs of research; and new graduate programs for nurses have flourished. These are impressive achievements. Yet nursing research in Canada is at a critical juncture. As we look ahead to the next decade, we are challenged to build on the successes and momentum achieved, to conduct research that yields knowledge of relevance to a wide range of end users and to maintain the creative edge required for scholarly inquiry that is not exclusively driven by funding opportunities. These challenges raise many “how to” questions: how to provide strong mentorship for new researchers; how to optimize opportunities afforded through interdisciplinary teamwork; and how to reduce the lag time from research completion to uptake. In response to such questions, new funding opportunities have arisen. Among these are personnel awards for clinician scientists and nursing chairs and interdisciplinary and interinstitutional training centres (Edwards et al. 2002). These initiatives are creating a solid base of research infrastructure. With plans for building this infrastructure now in place, I think we should turn our attention to another challenge: ratcheting up our research efforts to make a difference at the systems level. I will describe why this is important and, from the point of view of a researcher whose primary base is in academia, suggest several ways this might be achieved.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,162
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,162
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0250,065
Communication savante0,0380,050
Science ouverte0,0080,032
Intégrité de la recherche0,0150,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,953
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,302 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing leadershipMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207