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Enregistrement W2762598403 · doi:10.1111/ijn.12607

Conducting research through cross national collaboration

2017· article· en· W2762598403 sur OpenAlexaff
Mary K. Steinke, Melanie Rogers, Daniela Lehwaldt, Kimberley Lamarche

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Nursing researchNursing practiceHealth careNursingPublic relationsMedical educationKnowledge managementPsychologyEngineering ethicsMedicinePolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To explore the collaborative nature of an international research project with other advanced practice nurse researchers and critically analyse the process. BACKGROUND: Research within the nursing community is recognized internationally as important to ensure that nurses participate in cutting-edge health care and promote evidence-based practices, yet there is little detail found in literature on how a successful collaborative relationship is initiated and conducted in advanced practice research. DESIGN: Discussion paper: The purpose of this paper is to discuss the process of collaboration on a research study among advanced practice nurses from four countries who are members of an international organization. IMPLICATIONS FOR NURSING: The collaborative process in international nursing research can be challenging and rewarding. It is important to remember that there is a relationship between the complexity of the study and the time required to complete it. Keys to success include following established guidelines. CONCLUSION: This project was a valuable experience in developing collaborative relationships as well as creating partnerships for future research to build on the knowledge gained. The authors' linkages to universities facilitated their participation in the research and completion of the ethical review processes. The use of social media and university resources was indispensable.

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)0,338
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,268
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3380,268
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0120,014
Communication savante0,0190,021
Science ouverte0,0030,037
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,792
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,025 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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