Training Highly Qualified Health Research Personnel: The Pain in Child Health Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pain in Child Health (PICH) is a transdisciplinary, international research training consortium. PICH has been funded since 2002 as a Strategic Training Initiative in Health Research of the Canadian Institutes of Health Research, with contributions from other funding partners and the founding participation of five Canadian universities. The goal of PICH has been to create a community of scholars in pediatric pain to improve child health outcomes. METHODS: Quantitative analyses enumerated PICH faculty, trainees, training activities and scientific outputs. Interviews with PICH stakeholders were analyzed using qualitative methods capturing perceptions of the program's strengths, limitations, and opportunities for development and sustainability. RESULTS: PICH has supported 218 trainee members from 2002 through 2013, from 14 countries and more than 16 disciplines. The faculty at the end of 2013 comprised nine co-principal investigators, 14 Canadian coinvestigators, and 28 Canadian and international collaborators. Trainee members published 697 peer-reviewed journal articles on pediatric pain through 2013, among other research dissemination activities including conference presentations and webinars. Networks have been established between new and established researchers across Canada and in 13 other countries. Perceptions from stakeholders commended PICH for its positive impact on the development of pediatric pain researchers. Stakeholders emphasized skills and abilities gained through PICH, the perceived impact of PICH training on this research field, and considerations for future training in developing researchers in pediatric pain. CONCLUSIONS: PICH has been successfully developing highly qualified health research personnel within a Canadian and international community of pediatric pain scholarship.
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 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 | 0,058 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».