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Enregistrement W4214779737

A qualitative study investigating research priorities and investigative capacity in sports-focused chiropractic research, part 1 - identifying research priorities to inform a Delphi study.

2021· article· en· W4214779737 sur OpenAlexaffabout
Alexander Dennis Lee, Lara deGraauw, Bradley J. Muir, Melissa Belchos, Kaitlyn Szabo, Christopher DeGraauw, Scott Howitt

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChiropracticQualitative researchDelphi methodPrioritizationResearch developmentSports scienceResearch methodologyLibrary sciencePopulationSociologyPolitical scienceMedicineSocial scienceAlternative medicineManagement scienceComputer scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify sports-focused research priorities to inform the development of a research agenda for sports chiropractors. METHODS: A qualitative description study was conducted using semi-structured interviews with 20 sports chiropractic researchers from 8 different countries and focus group interviews with 12 sports chiropractic leaders from Canada. RESULTS: 150 research priorities were identified, and three main themes emerged: area of research, research actions, and research methodology. Six areas of research were identified: basic science and mechanism research, clinical research, health services research, population health, specific conditions and topics in sport, and chiropractic research in sport. Collaboration in research and contributing to the broader sports research effort were two subthemes identified as research actions, and the remaining codes were related to research methodology. CONCLUSIONS: The research priorities identified can be utilized to plan future research prioritization studies to inform a research agenda for the sports chiropractic field.

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)0,175
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1750,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,014
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,798
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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