Building Research Capacity in Nursing Academia in 2020: Is the Road Less Perilous?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Building research capacity in nursing academic units continues to be a challenge. There are a number of external contextual factors and internal factors that influence individual faculty as well as the collective to engage successfully in research. PURPOSE: The overall aim of this opinion article is to provide an overview of the current external and internal, processes and structures, relevant to capacity of nursing faculty to engage in research. METHODS: To inform the external context, we reviewed national research funding trends for nursing. To inform the internal context, we provided an exemplar of the internal processes and structures designed to support research capacity building within our academic unit. RESULTS: Canadian Institutes of Health Research funding trends for research grants led by nurse principal applicants increased between 2010 and 2013, followed by a steady decline. In 2017 to 2018, there were only 24 research grants led by nurse principal applicants. These external challenges coupled with the traditional internal barriers, such as the imbalance between teaching and research time, threaten research capacity for nursing academics. CONCLUSION: Organizational strategies to promote research capacity within academic nursing units are a necessary requirement to move forward.
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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 | 0,024 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».