Interdisciplinary Research in Assessing Relationships between Environmental Mixtures and Birth Outcomes: What Are the Essential Components for Collaboration?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the potential utility of interdisciplinary approaches in addressing complex environmental health research questions, there is paucity of research. The Data mining & Neonatal outcomes (DoMiNO) project is an interdisciplinary research which explored relationships between environmental mixtures and adverse birth outcomes using innovative data mining methods. The project applied a collaborative approach building on participation, expertise and perspectives of researchers, clinicians, and knowledge-users to gain new knowledge and facilitate knowledge translation.To better understand collaborative, interdisciplinary research, we used qualitative case study methodology to identify essential components that may support the interdisciplinary environmental research from the team’s experience. Using the DoMiNO project as an exemplar case study of collaborative research, data were obtained from a focus group with ten DoMiNO team members. Applying thematic analysis we identified essential structures, mechanisms, and attributes that supported the interdisciplinary team including: keeping open channels for feedback and ongoing rapport; providing different opportunities for engagement, participation and learning; ensuring repetition of backgrounds, methods and processes in an inclusive and supportive environment. These components, built relationships, enabled learning and created bridges between team members and disciplines. Specific motivators for collaboration were identified: individual roles; sharing results; the need to be flexible, patient, open minded/‘let go’ of usual ways of thinking and leadership commitment to the team building process.Interdisciplinary research is a long and complex journey and could be challenged by its nature and context. The components described support the collaborative research process, resulting in a worthwhile experience which provided exciting results and knowledge translation and exchange activities with researchers and knowledge users.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».