An experience of workshop on introduction to statistical methods and SPSS hands-on training to enhance analytical skills among research professionals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a current scenario, research project and writing a thesis is one of the most important components of PG and Ph.D. studies and a potential area where the students are challenged by lack of structured guidance. Thus the workshop on “Introduction to Statistical Methods & ‘SPSS’ Hands-on Training” was conducted with the objectives, to know the impact of workshop and to obtain suggestions for improvement.Methods: The workshop on “Introduction to Statistical Methods & ‘SPSS’ Hands-on Training” conducted during 7-9 November, 2016 by the Department of Community Medicine, Shri B. M. Patil Medical College, Hospital and Research Centre in collaboration with University of Manitoba, Canada. The effectiveness of the workshop was assessed by pre-and-post tests using Multiple-Choice Questions (MCQ). Analysis was done using paired t test and Wilcoxon signed rank test.Results: A total of thirty six participants attended the sessions. The overall participant opinion about the workshop was positive. Majority of the participants were female. Majority of the participants were in the age group of 30-35 years (33%), followed by 25-30 years (28%). Majority of participants were MBBS (31%), MD (28%), other degree faulty members (22%) and PhD (22%). The mean score in pre-and-post-test was 12.52±6.17 and 13.98±6.50 respectively (Range=2-27) and was found significant difference in the scores between pre-and-post-tests (p=0.002).Conclusions: The recommendations and suggestions given by workshop participants were to increase the duration of the workshop. Participants were satisfied with the teaching methodology in the workshops.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle