The KRESCENT Program (2005-2015)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Kidney Research Scientist Core Education and National Training (KRESCENT) Program was launched in 2005 to enhance kidney research capacity in Canada and foster knowledge translation across the 4 themes of health research. OBJECTIVE: To evaluate the impact of KRESCENT on its major objectives and on the careers of trainees after its first 10 years. METHODS: An online survey of trainees (n = 53) who had completed or were enrolled in KRESCENT was conducted in 2015. Information was also obtained from curriculum vitae (CVs). A bibliometric analysis assessed scientific productivity, collaboration, and impact in comparison with unsuccessful applicants to KRESCENT over the same period. The analysis included a comparison of Canadian with international kidney research metrics from 2000 to 2014. RESULTS: Thirty-nine KRESCENT trainees completed the survey (74%), and 44 trainees (83%) submitted CVs. KRESCENT trainees had a high success rate at obtaining grant funding from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR; 79%), and 76% of Post-Doctoral Fellows received academic appointments at the Assistant Professor level within 8 months of completing training. The majority of trainees reported that KRESCENT had contributed significantly to their success in securing CIHR funding (90%), and to the creation of knowledge (93%) and development of new methodologies (50%). Bibliometric analysis revealed a small but steady decline in total international kidney research output from 2000 to 2014, as a percentage of all health research, although overall impact of kidney research in Canada increased from 2000-2005 to 2009-2014 compared with other countries. KRESCENT trainees demonstrated increased productivity, multiauthored papers, impact, and international collaborations after their training, compared with nonfunded applicants. CONCLUSIONS: The KRESCENT Program has fostered kidney research career development and contributed to increased capacity, productivity, and collaboration. To further enhance knowledge creation and translation in kidney research in Canada, programs such as KRESCENT should be sustained via long-term funding partnerships.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».