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Enregistrement W2394754434

Interdisciplinary health research: perspectives from a process evaluation research team.

2012· article· en· W2394754434 sur OpenAlexaff
David Clarke, Rebecca Hawkins, Euan Sadler, Geoffrey Harding, Anne Förster, Christopher McKevitt, Mary Godfrey, Josie Monaghan, Amanda Farrin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensOntario Stroke Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisciplineScholarshipProcess (computing)Engineering ethicsHealth careField (mathematics)InterdisciplinarityHealth services researchManagement scienceKnowledge managementSociologyComputer sciencePolitical scienceSocial scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interdisciplinary health research (IDHR) is increasingly encouraged and is often a specific requirement for research grants provided by health research funding councils worldwide. There is consensus that research expertise and scholarship from a diverse range of disciplines are necessary to examine questions relating to complex health and social concerns for which single disciplinary approaches have been found inadequate. METHODS: This paper reports on the experiences of an interdisciplinary process evaluation research team working in the field of stroke care. RESULTS: Realising the perceived benefits is less than straightforward; setting up and conducting IDHR can present researchers with a range of challenges at a strategic, practical and individual level. We identify how differences in disciplinary perspectives and skills impacted on our research practice. CONCLUSIONS: Whilst initially challenging, our different approaches to the research problem and the methods to address it, expanded conceptual and methodological understanding and proved of benefit for the research team and the study outputs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,517
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,393
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5170,393
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0250,049
Communication savante0,0440,025
Science ouverte0,0080,037
Intégrité de la recherche0,0160,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,688
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,071 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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