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Enregistrement W2177487349 · doi:10.3148/cjdpr-2015-034

Practice-based Research Program Promotes Dietitians' Participation in Research

2015· article· en· W2177487349 sur OpenAlexafffundvenueabout
Frances Johnson, Agnes Black, Jiak Chin Koh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensProvidence Health Care
Organismes subventionnairesProvidence Health Care
Mots-clésCompetence (human resources)Health careNursingMedicineMedical educationHealth professionalsWork (physics)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barriers to dietitians' participation in research include lack of time, self-perceived competence, confidence, administrative support, and funding. Providence Health Care, a multi-site health care organization in Vancouver, British Columbia implemented the Practice-based Research Challenge (RC), a 1-year research program, to support interdisciplinary teams of nurses and allied health professionals to conduct practice-relevant research projects. Funding, mentoring, and research education were provided to research teams. From 2011 to 2015, 37% of all dietitians in the organization were involved in the RC in 4 cohorts of the 1-year program. An online survey was conducted to understand these dietitians' interest and experience in the RC. The survey results indicated that the major reasons for participating in the program were to increase knowledge, improve patient care, and to work on a project of interest. Respondents thought they gained knowledge, enhanced professional development, and improved patient care. A majority stated they would likely conduct future research. The RC enabled and supported dietitians' participation in research; infrastructure supports for research and enabling a culture of research participation are key contributors to promoting dietitians involvement in research.

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)0,082
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0820,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,028 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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