Strategic Approach to Building Research Capacity in Inter-professional Education and Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to describe the process used to initiate research capacity building in a community of practice (CoP) focused on the research and evaluation of inter-professional education and collaboration. This CoP, composed of members from across Canada, is a committee of the Canadian Interprofessional Health Collaborative (CIHC), a national collaborative that aims to advance inter-professional education and collaboration in healthcare. The committee mapped recommendations that emerged from a number of CIHC reports onto a research capacity building framework. The expertise of the diverse members in conjunction with this unique mapping process allowed the committee to identify its long-term research and evaluation objectives and strategies. This resulted in the formation of three working groups, each tasked with activities that contribute to the committee's overall goal of building research capacity in inter-professional education and collaboration. A framework provides a structured approach to identifying research and evaluation priorities and objectives. Furthermore, the process of applying the framework engages the committee members in determining the course of action. The process can be easily transferred to other areas in need of research capacity building.
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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 | 0,193 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,059 |
| Communication savante | 0,026 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| 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 ».