Team Science Approach to Developing Consensus on Research Good Practices for Practice‐Based Research Networks: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Using peer learning strategies, seven experienced PBRNs working in collaborative teams articulated procedures for PBRN Research Good Practices (PRGPs). The PRGPs is a PBRN-specific resource to facilitate PBRN management and staff training, to promote adherence to study protocols, and to increase validity and generalizability of study findings. This paper describes the team science processes which culminated in the PRGPs. Skilled facilitators used team science strategies and methods from the Technology of Participation (ToP®), and the Consensus Workshop Method to support teams to codify diverse research expertise in practice-based research. The participatory nature of "sense-making" moved through identifiable stages. Lessons learned include (1) team input into the scope of the final outcome proved vital to project relevance; (2) PBRNs with diverse domains of research expertise contributed broad knowledge on each topic; and (3) ToP® structured facilitation techniques were critical for establishing trust and clarifying the "sense-making" process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,213 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».