Challenges of the Health Research System in a Medical Research Institute in Iran: A Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIM: Medical research institute is the main basis for knowledge production through conducting research, and paying attention to the research is one of the most important things in the scientific communities. At present, there is a large gap between knowledge production in Iran compared to that in other countries. This study aimed to identify the challenge of research system in a research institute of medical sciences in Iran. MATERIALS & METHODS: This was a descriptive and qualitative study conducted in the first 6 months of 2013. A qualitative content analysis was conducted on 16 heads of research centers in a research institute of medical sciences. The required data were gathered using semi-structured interviews. The collected data were analyzed using MAXQDA 10.0 software. RESULTS: Six themes identified as challenges of research system. The themes included barriers related to the design and development, and approval of research projects, the implementation of research projects, the administrative and managerial issues in the field of research, the personal problems, publishing articles, and guidelines and recommendations. CONCLUSION: Based on the results of the present study, the following suggestions can be offered: pushing the research towards solving the problems of society, employing the strong executive and scientific research directors in the field of research, providing training courses for researchers on how to write proposals, implementing administrative reforms in the Deputy of Research and Technology, accelerating the approval of the projects through automating the administrative and peer-reviewing processes.
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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 | 0,027 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».