Nursing research & teaching scholarship : 2011/12 fiscal year report
Notice bibliographique
Résumé
In 2011/2012, the UBC School of Nursing was awarded over $7.28 million in research funding, which represents a 306% increase from the previous year. Approximately three-quarters of this funding was awarded through Canadian Institutes of Health Research Operating Grants. Throughout the report, we include comparisons to con-textualize our most recent funding and publication re-sults. In the case of funding, we highlighted historical trends in two distinct ways, to contrast the irregular nature of research funding agency revenue with the stabilizing influence of overlapping, multi-year projects and programmatic funding. The number of peer-reviewed journal publications continues to grow. We have moni-tored impact using bibliometric approaches including citation rates and journal impact factors. However, it has been challenging to track and aggregate the numerous chap-ters and books authored by faculty members. For these and related public presenta-tions and media attention, we elected to highlight a few examples to give a flavor of the work being done in the School. Because we know that numbers are only part of the picture, we have included profiles of several of our School’s scholars. Of course, there are so many more stories to be told about the compelling research and teaching scholarship our faculty and graduate students are conducting, which we hope to continue to celebrate in future reports.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,043 |
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 ».