Undertaking Rehabilitation Research During the COVID-19 Pandemic: Emergent Strategies From a Trainee-Faculty Workshop
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has disrupted everyday rehabilitation research. Many academic institutions have halted in-person human research including rehabilitation sciences. Researchers are faced with several barriers to continuing their research programs. The purpose of this perspective article is to report the results of an interdisciplinary workshop aimed at understanding the challenges and corresponding strategies for conducting rehabilitation research during the COVID-19 pandemic. Methods: Twenty-five rehabilitation researchers (17 trainees and eight faculty) attended a 2-h facilitated online workshop in to discuss challenges and strategies they had experienced and employed to conduct rehabilitation research during the COVID-19 pandemic. Results: , along with corresponding strategies to these challenges. Researchers experienced disruptions in study outcomes and intervention protocols to adhere to public health guidelines and have suggested implementing novel virtual approaches and study toolkits to facilitate offsite assessment. Participant accessibility could be improved by engaging community stakeholders in protocol revisions to ensure equity, safety, and feasibility. Researchers also experienced barriers to virtual conferences and publication, suggested opportunities for smaller networking events, and revisiting timeframes for knowledge dissemination. Conclusion: This perspective article served as a catalyst for discussion among rehabilitation researchers to identify novel and creative approaches that address the complexities of conducting rehabilitation research during the COVID-19 pandemic 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 | 0,083 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».