Building Interdisciplinary Research Capacity: a Key Challenge for Ecological Approaches in Public Health
Notice bibliographique
Résumé
The shortcomings of public health research informed by reductionist and fragmented biomedical approaches and the emergence of wicked problems are fueling a renewed interest in ecological approaches in public health. Despite the central role of interdisciplinarity in the context of ecological approaches in public health research, inadequate attention has been given to the specific challenge of doing interdisciplinary research in practice. As a result, important knowledge gaps exist with regards to the practice of interdisciplinary research. We argue that explicit attention towards the challenge of doing interdisciplinary research is critical in order to effectively apply ecological approaches to public health issues. This paper draws on our experiences developing and conducting an interdisciplinary research project exploring the links among climate change, water, and health to highlight five specific insights which we see as relevant to building capacity for interdisciplinary research specifically, and which have particular relevance to addressing the integrative challenges demanded by ecological approaches to address public health issues. These lessons include: (i) the need for frameworks that facilitate integration; (ii) emphasize learning-by-doing; (iii) the benefits of examining issues at multiple scales; (iv) make the implicit, explicit; and (v) the need for reflective practice. By synthesizing and sharing experiences gained by engaging in interdisciplinary inquiries using an ecological approach, this paper responds to a growing need to build interdisciplinary research capacity as a means for advancing the ecological public health agenda more broadly.
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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 | 0,282 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,171 |
| Communication savante | 0,042 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,083 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».