Building research culture and capacity in academic family medicine departments: Insights from a simulation workshop.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use data from a workshop in which various representatives from departments of family medicine (DFMs) aimed to identify strategies to increase research activity, particularly among clinical faculty members. DESIGN: Descriptive qualitative study using data from a workshop in which participants role-played (ie, as clinician-teachers, department chairs, and mentors) and, while in the role-playing scenario, were asked to imagine strategies that would encourage the clinical faculty members to engage in research. SETTING: The 2014 North American Primary Care Research Group Annual Meeting in New York City, NY. PARTICIPANTS: Thirty-two workshop participants who belonged to DFMs and other academic primary care organizations: 18 from Canada, 11 from the United States, 2 from Australia, and 1 from the Netherlands. METHODS: Facilitators recorded the strategies at the workshop. Strategies were organized into themes and vetted by facilitators to ensure that they adequately represented the data. Finalized themes were compared and integrated across scenarios. MAIN FINDINGS: Participants enthusiastically and productively engaged in the role-playing scenarios. The themes that emerged from the workshop discussions indicated that in order to increase clinician-teacher engagement in research, the following factors needed to be attended to: gaining confidence in conducting research; finding research topics that have personal relevance; presenting clarity of expectations; fostering collaborative relationships; using a tailored approach; providing resources, structures, and processes; and having leadership and vision. Finally, it was important to recognize these efforts in the context of the existing research environment of the DFM and the various responsibilities of clinician-teachers. CONCLUSION: The analysis of data arising from this simulation workshop elucidated practical strategies for building and sustaining research in DFMs. There is a clear indication that one size does not fit all with respect to strategies for building a research culture in a DFM; the authors' recommendations guide departments to tailor strategies to their unique context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,060 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».