Pain in Child Health from 2002 to 2015: The early years of an international research training initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background The 2018 Global Year for Excellence in Pain Education, an initiative of the International Association for the Study of Pain, brought worldwide attention to the need for education that crosses narrow disciplinary boundaries, addresses up-to-date research methods and findings, and encourages teamwork among trainees and mentors at different levels of training and with different perspectives.Aims This commentary describes the development of Pain in Child Health (PICH), an interdisciplinary training program for researchers in pediatric pain at the undergraduate, graduate, and postdoctoral levels of training.Methods Based on documentation of the structure, training processes, leadership, and membership of PICH, we outline its organization and its challenges and accomplishments over the first 12 years of its growth into a well-known international program.Results and Conclusions Pain in Child Health began as a Strategic Training Initiative of the Canadian Institutes of Health Research in 2002 and developed into an international research training consortium featuring cross-site and cross-discipline mentorship and collaboration. PICH trainees and alumni have contributed extensively to the current scientific literature on children’s pain. PICH could serve as a possible model for training and mentorship in other specialized health research domains within and outside thestudy of pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».