Pediatric Emergency Research Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the study was to describe the origins, growth, and progress of a national research network in pediatric emergency medicine. METHODS: The success of Pediatric Emergency Research Canada (PERC) is described in terms of advancing the pediatric emergency medicine agenda, grant funding, peer-reviewed publications, mentoring new investigators, and global collaborations. RESULTS: Since 1995, clinicians and investigators within PERC have grown the network to 15 active tertiary pediatric emergency medicine sites across Canada. Investigators have advanced the research agenda in numerous areas, including gastroenteritis, bronchiolitis, croup, head injury, asthma, and injury management. Since the first PERC Annual Scientific meeting in 2004, the attendance has increased by approximately 400% to 152 attendees, 65 presentations, and 13 project/investigator meetings. More than $33 million in grant funding has been awarded to the network, and has published 76 peer-reviewed articles. In 2011, PERC's success was recognized with a Top Achievement Award in Health Research from Canadian Institutes of Health Research and the Canadian Medical Association Journal. CONCLUSIONS: Moving forward, PERC will continue to focus on the creation of new knowledge, the mentorship of new investigators and fellows in developing research projects, and promoting a pediatric emergency medicine-focused research agenda guided by the pooling of expertise from individuals across the nation. Through collaborations with networks across the globe, PERC will continue to strive for the conduct of high-quality, impactful research that improves outcomes in children with acute illness and injury.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,015 |
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 ».