1046 The canadian injury prevention trainee network: building capacity for the future of injury prevention research
Notice bibliographique
Résumé
Background Injuries are a serious but preventable health concern in Canada and a growing field of research, attracting a large number of graduate students and other trainees across Canada to identify injury prevention as their field of study. In 2009, the Canadian Institute for Health Research funded a team in Child and Youth (C&Y) Injury Prevention. With this support, the team was able to develop a model of practice involving researchers, stakeholders, knowledge users, and trainees as part of a multidisciplinary approach to reducing the burden of injury in youth. The C&Y team was successful at supporting and highlighting the work of over 40 team trainees. The efforts of this trainee team have resulted in the formation of the Canadian Injury Prevention Trainee Network (CIPTN). Objective The CIPTN aims to build a network of trainees interested in the science and practice of injury prevention (IP) from a multi-disciplinary perspective. Specifically, the goals include increasing opportunities for collaboration, professional development, mentorship and networking. Results The CIPTN has worked to develop a list of learning and research oriented catalyst activities for trainee members. The CIPTN has successfully collaborated with IP experts and organisations from across Canada in the development of a comprehensive IP resource, as well as updating the Canadian Injury Prevention Curriculum, a course for IP practitioners across Canada. Further, an executive board and governance structure has facilitated the identification of future collaborative activities (e.g., bi-monthly seminars, grant writing, and evaluating an injury methods workshop). Conclusions The CIPTN increases opportunities for junior researchers and trainees to work within a network of colleagues to share research, build collaborative projects, expand capacity, and provide training opportunities. This in turn, will develop the quantity and quality of IP science and practice across Canada for future generations.
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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 | 0,056 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
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 ».