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Enregistrement W3090763405 · doi:10.1016/j.afjem.2020.09.005

Mentorship and how to conduct research: A research primer for low- and middle-income countries

2020· article· en· W3090763405 sur OpenAlexaff
James Ducharme, Erin L. Simon, Nick Jouriles, Tamorish Kole, Ramesh Kumar Maharjan

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Emergency Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensHumber River Regional HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMindsetPassionMedicineCuriosityPublic relationsCommitBlueprintEconomic growthMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of a successful research program can seem daunting when looked at from the starting line. It will take years if not decades to succeed and become sustainable. It requires local partnerships and mentoring; it mandates the establishment of review boards; it requires national health policies to allow for protected time for research in salaries and for fund granting agencies to be set up; it requires training of researchers and support staff as well as a change in the mindset of clinical staff on the floor. It will almost inevitably require international support of some kind for low- and middle-income country researchers, be it university programs or other academic or private institutions. Success can occur; most likely it will occur by partnering with local research experts outside of emergency medicine in some combination with international networks and mentoring. Perhaps the most critical elements to success are intellectual curiosity and a burning flame of passion - and neither of those carry a financial cost.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,418
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,062 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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