Support Mechanisms for Research Generation and Application for Post–Graduate Students in Four Universities in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundPost–graduate students world over complete a research thesis in partial fulfillment of their degree requirements. This study identified and evaluated support mechanisms for research generation and utilization for masters’ students in health institutions of higher learning in Uganda. MethodsA self administered cross–sectional survey using a modified Self Assessment Tool for Research Institutions (SATORI). Post–graduate students were requested to encircle the most appropriate response in a Likert scale from 1 where the ‘situation was unfavorable and/or there was a need for an intervention’; to 5 where the ‘situation was good or needed no intervention’. These questions were asked under four domains: the ‘research question’; ‘knowledge production’; ‘knowledge transfer’ and ‘promoting use of evidence’. Mean scores of individual questions and aggregate means under the four domains were computed; and then compared to identify areas of strengths and gaps that required action.ResultsMost of the respondents returned their questionnaires, 185 of 258 (71.7%) and only 79 (42.7%) had their theses submitted for examination. Three of the four domains scored below the mid–level domain score of 3, that is “the situation is neither favorable nor unfavorable”, table 2. Specifically, the domain of “Proposal development for post-graduate research project” had the highest mean score of 3.53 out of the maximum 5. Areas requiring substantial improvements were, priority setting during “Research question identification”, which had the least mean score of 2.12. This was followed by “promoting use of post–graduate research products”, tying at 2.28 mean scores each. The domain, “Knowledge transfer of post-graduate research products”, had an above average mean score that is 2.75.ConclusionsThis study reports that existing research support mechanisms for post–graduate students in Uganda encourage access to supervisors and mentors. Secondly, post–graduate students engagement with research users was limited, as was awareness of intellectual property rights. Views of supervisors and mentors were not captured, a subject for future research.
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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 | 0,047 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».