Supporting Multidisciplinary Analytic Skills: An Innovative Training Platform for Capacity Building
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectivesTo serve the emerging multidisciplinary skills and capacity building needs of Population Health Researchers within a rapidly diversifying field. Population Health Research is inherently interdisciplinary, multifaceted and firmly rooted in the evolving connections between place, time and related socioeconomic processes. To excel in this rapidly diversifying field, individuals require a broad range of multidisciplinary skills. Supporting the development of these skills through innovative training platforms is one key way to build capacity for emerging 21 Century researchers and health professionals. ApproachEstablishment of an innovative research training platform that supports skill development in a timely, collaborative and practiced based environment. The growing importance of data analytics and spatial thinking as it pertains to the worlds growing health concerns, be they social, physical or environmental – demands approaches that serve real time and remotely accessed, exploratory and highly collaborative research environments. A case example will be provided concerning a tri-party training platform that is serving the multidisciplinary skill requirements of new and mid-career population health professionals. Designed in collaboration with a tri-university research platform, the innovative, practice-based training environment both mirrors and supports many of the day to day skill development needs of health and social science researchers. ResultsThe multidisciplinary focus of this specialized training platform is successfully addressing the skill development needs of a diverse cross section of health research professionals. Trainees are bringing a wealth of experience and knowledge to share with their online colleagues, supporting a rich, practice based education and skills development environment. Those enrolled in the program possess backgrounds ranging from Population and Public Health, Epidemiology, Statistics and Sociology to Medicine to Psychology, Geography, Biostatistics and International Health. ConclusionProviding timely, practical, hands-on analytic skills training is critical to building the capacity of new and mid-career researchers and health professionals. Direct application of these new skills is an essential outcome and best measure of success. We are listening to our trainees and learning as we grow.Read what trainees are saying about our certificate courses.https://www.popdata.bc.ca/etu/testimonials/PHDA
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».