Leadership and capacity building in international chiropractic research: introducing the chiropractic academy for research leadership (CARL)
Notice bibliographique
Résumé
In an evidence-based health care environment, healthcare professions require a sustainable research culture to remain relevant. At present however, there is not a mature research culture across the chiropractic profession largely due to deficiencies in research capacity and leadership, which may be caused by a lack of chiropractic teaching programs in major universities. As a response to this challenge the Chiropractic Academy for Research Leadership, CARL, was created with the aim of develop a global network of successful early-career chiropractic researchers under the mentorship of three successful senior academics from Australia, Canada, and Denmark. The program centres upon an annual week-long program residential that rotates continental locations over the first three-year cycle and between residentials the CARL fellows work on self-initiated research and leadership initiatives. Through a competivite application process, the first cohort was selected and consists of 13 early career researchers from five professions in seven countries who represent diverse areas of interests of high relevance for chiropractic. The first residential was held in Odense, Denmark, with the second being planned in April 2018 in Edmonton, Canada, and the final residential to be held in Sydney, Australia in 2019.
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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 | 0,027 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».