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Enregistrement W2970658622 · doi:10.1093/arclin/acz029.64

Disseminating Cultural Neuropsychology Research: Five Key Recommendations for Skill Development

2019· article· en· W2970658622 sur OpenAlexaboutno aff
Emily C. Duggan

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyPsychologyDisseminationMedical educationNegotiationEthnic groupPublic relationsSociologyMedicinePolitical scienceSocial scienceCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Cultural neuropsychology has been called upon to meet the demand for more empirical tools and frameworks to use with our diverse populations. While much is being done, we have largely been “playing a game of catch-up” (Manly, 2008) and researchers have been encouraged to reinvent their approaches (Suchy, 2016). In this regard, one area of opportunity is promoting the development of cultural neuropsychology research dissemination. Method Relevant literature and professional experiences were used to identify cultural neuropsychology research dissemination barriers and solutions. Outcomes (1) Researches should use empirically supported knowledge dissemination frameworks to guide their approaches (Wilson et al., 2010). (2) Care should be taken to report study variables in internationally compatible/meaningful units (e.g., education, socioeconomic status; UNESCOIS, 2012). Researchers are also encouraged to find opportunities to comment on the purposeful exclusion of “North-American” variables (e.g., ethnicity) as well as the lessons learned from research “failures” (Hruschka et al., 2018). (3) Findings should be presented in ways that make clinical application easily comprehensible and implementable, even for those not specializing in cultural neuropsychology (e.g., use clear titles, clarify “insider” knowledge). (4) Researchers can and should negotiate with journals to make available the translated manuscripts and supplemental materials to improve research accessibility. (5) Professional collaboration and research visibility are fundamental to the success of dissemination (Tripathy et al., 2017). Discussion Neuropsychologists are eager for more culturally informed and clinically applicable research. Thus, cultural neuropsychology researchers focusing on developing their dissemination skills in these five highlighted areas are well positioned to increase the impact of their work and promote growth within cultural neuropsychology specifically, and neuropsychology broadly. References Hruschka, D. J., Munira, S., Jesmin, K., Hackman, J., & Tiokhin, L. (2018). Learning from failures of protocol in cross-cultural research. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(45), 11428-11434. Manly, J. J. (2008). Critical issues in cultural neuropsychology: profit from diversity. Neuropsychological Review, 18(3), 179-183. Suchy, Y. (2016). Population-based norms in crisis. The Clinical Neuropsychologist, 30(7), 973-974. Tripathy, J. P., Bhatnagar, A., Shewade, H. D., Kumar, A. M. V., Zachariah, R., & Harries, A. D. (2017). Ten tips to improve the visibility and dissemination of research for policy makers and practitioners. Public Health Action, 7(1), 10-14. UNESCO Institute for Statistics. (2012). International Standard Classification of Education: ISCED 2011. Montreal: UNESCO Institute for Statistics. Wilson, P. M., Petticrew, M., Calnan, M. W., & Nazareth, I. (2010). Disseminating research findings: what should researchers do? A systematic scoping review of conceptual frameworks. Implementation Science, 5(1), 91.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,296
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,436
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2960,436
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0330,040
Science ouverte0,0130,031
Intégrité de la recherche0,0290,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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