Learning to navigate and enriching the research process by engaging in a collaborative practice research capacity strategy
Notice bibliographique
Résumé
Engaging regulated health professionals in research is associated with greater service efficiencies and positive patient outcomes (reduced patient mortality and morbidity). This paper provides the results from a study undertaken to explore the perspectives and experiences of nurses and health disciplines participating in a collaborative practice based research (CPBR) capacity building educational program. The purpose of this study was to explore the perceptions and experiences of nurses and other health disciplines in an interprofessional, collaborative research capacity building strategy. The interviews were analyzed using an inductive, thematic analysis process. Twelve members participating in the CPBR program who were female with 5 nurses, 3 occupational therapists, 2 social workers, 1 speech language pathologist and 1 research coordinator were recruited for the study. The following five themes emerged from the data: 1) learning to navigate the research landscape in a shared space; 2) providing an opportunity and support for interprofessional clinician driven research; 3) enriching the research process by engaging different professions to collaborate; 4) impacting current and future collaborative practice; and 5) keeping the momentum amidst experiencing challenges. Our study demonstrated the value of providing opportunity for nurses and health disciplines to engage in collaborative practice based research and undertake a project relevant to clinical practice that adds to the body of knowledge on the value of collaborative practice based research capacity building strategies and communities of practice.
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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 | 0,191 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,039 |
| Communication savante | 0,025 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».