Disseminating Cultural Neuropsychology Research: Five Key Recommendations for Skill Development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,296 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,033 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».