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Enregistrement W4243729416 · doi:10.1007/s13142-016-0399-3

Mapping training needs for dissemination and implementation research: lessons from a synthesis of existing D&I research training programs

2016· review· en· W4243729416 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTranslational Behavioral Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesOffice of Behavioral and Social Sciences ResearchNational Center for Complementary and Alternative MedicineNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthUniversity of California, San FranciscoUniversity of California, San DiegoWeill Cornell Medical CollegeQuality Enhancement Research InitiativeNational Cancer InstituteUniversity of TorontoAcademyHealthInstitute of Clinical and Translational SciencesUniversity of WashingtonUniversity of North Carolina at Chapel HillOhio State UniversityNational Institutes of HealthWashington University in St. LouisNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJohns Hopkins University
Mots-clésCourseworkTraining (meteorology)Medical educationGrant writingMentorshipNeeds assessmentComputer sciencePsychologyMedicineLibrary sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With recent growth in the field of dissemination and implementation (D&I) research, multiple training programs have been developed to build capacity, including summer training institutes, graduate courses, degree programs, workshops, and conferences. While opportunities for D&I research training have expanded, course organizers acknowledge that available slots are insufficient to meet demand within the scientific and practitioner community. In addition, individual programs have struggled to best fit various needs of trainees, sometimes splitting coursework between specific D&I content and more introductory grant writing material. This article, stemming from a 2013 NIH workshop, reviews experiences across multiple training programs to align training needs, career stage and role, and availability of programs. We briefly review D&I needs and opportunities by career stage and role, discuss variations among existing training programs in format, mentoring relationships, and other characteristics, identify challenges of mapping needs of trainees to programs, and present recommendations for future D&I research training.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,979
Tête enseignante GPT0,818
Écart entre enseignants0,161 · 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