Re-engaging in Aging and Mobility Research in the COVID-19 Era: Early Lessons from Pivoting a Large-Scale, Interdisciplinary Study amidst a Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the wake of the COVID-19 pandemic, those planning and conducting research involving older adults have faced many challenges, in part because of the public health measures in place. This article details the early steps and corresponding strategies implemented by our multidisciplinary team to pivot our large-scale aging and mobility study. Based on the premise that all current and emerging research in aging has been impacted by the pandemic, we propose a continuum approach whereby the research question, analysis, and interpretation are situated in accordance with the stage of the pandemic. Using examples from our own study, we outline potential ways to partner with older adults and other stakeholders as well as to encourage collaboration beyond disciplinary silos even under the current circumstances. Finally, we suggest the formation of a Canadian-led consortium that leverages cross-disciplinary expertise to address the complexities of our aging population in the COVID-19 era and beyond.
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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 | 0,276 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,035 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,020 |
| 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; 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 ».