MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4206017195 · doi:10.18231/j.jeths.2021.020

Assessment of knowledge, attitude, and practices of research among faculties in medical college

2022· article· en· W4206017195 sur OpenAlexaboutno aff
Jalpa K. Bhatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Technology in Health Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scalePsychologyMedical educationPerceptionScale (ratio)MedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical research aims to advance knowledge, skills, and professionalism. Lack of research could lead to the demise of the profession as a viable discipline. Research orientation is a concept that incorporates four subscales and provides insight into faculties' overall perception of research. To assess the knowledge, attitude, and practices regarding research and to identify barriers for research among medical faculty. Our study is a questionnaire-based cross-sectional study covering 110 faculties of medical college. Data collection was done through the Edmonton research orientation survey (EROS), a pre-validated tool. EROS questionnaire consists of 50 questions in two sections –the first section containing demographic variables (12 questions) and the second section (consist of 38 items) asks the respondents to rate on a five-point Likert’s scale. A high response rate (90.9%) was achieved. Sixty-five percent of respondents achieved an overall medium EROS score and 33% of respondents achieved a high EROS score (mean Eros score 132.3+21.7) indicating high research orientation. Respondents showed high subscale scores: valuing research (63%) and being at the leading edge of the profession (66%). While involvement in research (47%) and evidence-based practice (53%) scored lower. The study highlighted important barriers like lack of time, skills and support. The results suggest that although faculties value research they engage less in carrying out and applying research. The positive research orientation provides an opportunity for the profession to use the available potential to increase research output.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,647
Écart entre enseignants0,379 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education Technology in Health Sciences→Même sujetHealth and Medical Research Impacts→Travaux en français237 207→