A Model of Cross-Disciplinary Communication for Collaborative Statisticians: Implications for Curriculum Design
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
The ability to bridge multiple disciplines is critical to the successful practice of collaborative statistics, yet theliterature on statistical education devotes relatively little attention to how this skill can be taught. Our goal here is todescribe a general conceptual framework within which a curriculum on communication and leadership couldultimately be organized.The primary research question pertains to whether an actionable model of cross-disciplinary communication forcollaborative statisticians can be developed, and our task here is to describe such a model and also to illustrate its use.Within this model most communications either share or request information. For example, statisticians might provideinformation about statistics (e.g., specific statistical approaches, general statistical principles), comment on theclinician’s understanding of statistics, share their understanding of clinical content, and request information (e.g.,about clinical content, the design and execution of the study being discussed, etc.). Clinical investigators contributean analogous set of components. In addition, a critical element to the interaction is the higher-level task ofdeveloping a mutually understood agreement about the work to be performed: in essence, proposing and negotiatingsuch an agreement.The model is illustrated using a case study, and general qualitative feedback from investigators who performed thecase study was obtained, commenting on both successful and unsuccessful interactions with statisticians.Implications for curriculum development are discussed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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