Rural health research capacity building: an anchored solution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rural physicians face many challenges with providing rural health care, which often leads to innovative solutions. Despite their creativity with overcoming barriers, there is a lack of support for rural health research - an area of health care where research makes great impacts on small communities. Rural research capacity building (RRCB) is essential to support rural physicians so that they can conduct relevant research, but RRCB programs are sparse. Thus, our team at Memorial University of Newfoundland, Canada, has created an RRCB ecosystem through the 6for6 and Rural360 programs, which outline a pathway for rural physicians to make meaningful contributions to their communities through research. This article describes the RRCB ecosystem and explains how the 6for6 and Rural360 programs address the need for RRCB. Designed to train six rural physicians over six sessions per year, 6for6 fosters learning of research practices through a conceptual framework that envelops complexity science, systems thinking, and anchored instruction. The use of this framework allows the learning to be grounded in issues that are locally relevant for each participant and follows guiding principles that enable many types of learning. Rural360 continues the pathway by providing an in-house funding opportunity with an iterative review process that allows participants to continue developing their research skills and, ultimately, secure funding for their project. This anchored delivery model of RRCB programming is made possible through many support systems including staff, librarians, instructors, the university, and other stakeholders. It has successfully helped form communities of practice, promotes collaboration both between learners and with third parties, encourages self-organization with flexibility for learners outside of the in-house sessions, and ultimately drives social accountability in addressing local healthcare issues.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle