International research collaborations: Lessons learned and practical tips
Notice bibliographique
Résumé
The importance of creating international research collaborations for the purpose of producing high quality educational research aimed at enhancing or promoting consistency in health care practice has become even more apparent since the start of the COVID-19 pandemic. These cross-country, and sometimes cross discipline collaborations can be particularly beneficial when conducting research into aspects of clinical practice identified internationally as primary goals for patient safety improvement. An example is the commonly shared goal to improve early detection of clinical deterioration by health professionals since this continues to be reported internationally as a significant patient safety risk and suboptimal aspect of care delivery (Haddeland et al., 2018, Lee and Quinn, 2019, Goldsworthy et al., 2022, Goldsworthy et al., 2022). However, creating an effective international collaboration can be a complex process. This paper aims to describe the process of creating a successful collaboration between research teams at universities in Canada, Australia, England, and Scotland, prior to and during a global pandemic. A description of how the team was built and sustained will be described along with the benefits, challenges, and results of this collaboration, to provide strategies on how this can be effectively achieved.
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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 | 0,119 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».