Factors Associated with Publication of Research Projects from a Canadian Master of Science Degree Programme in Physical Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to describe the nature and extent of publications and to evaluate whether lead advisor role and experience, data collection tool, sample size, and research topic predict publication for research projects completed as part of a Canadian Master of Science in Physical Therapy (MScPT) programme. Method: We conducted a quantitative, cross-sectional, retrospective review of projects completed between 2003 and 2015 and confirmed publication status through citations of published work, a literature search, and a survey of advisors. We used descriptive statistics to describe the nature and extent of publications and logistic regression to analyze potential predictor variables. Results: Between 2003 and 2015, 44.5% of the 218 projects completed were associated with at least one peer-reviewed journal publication, and there was a seven-fold increase in annual publication rate. Projects led by a scientist or researcher ([OR] = 3.09; 95% CI: 1.15, 8.35), qualitative projects with 10 or more participants ([OR] 6.22; 95% CI: 1.96, 19.78), and quantitative projects with more than 50 participants ([OR] = 2.29; 95% CI: 1.14, 4.63) were associated with an increased likelihood of publication. Conclusions: MScPT research is published at a moderate rate, and annual publication rates increased between 2003 and 2015. Encouragement to obtain adequate sample sizes and additional support for clinician-led projects may enhance publication rates and, ultimately, bridge gaps in research-to-practice integration.
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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 | 0,081 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».