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Enregistrement W4319068929 · doi:10.5737/2368807633161

An evaluation of the Interdisciplinary Psychosocial Oncology Research Group and Laboratory: An initiative to enable intersectoral and interdisciplinary collaboration

2023· article· en· W4319068929 sur OpenAlexafffundvenueabout
Danielle Petricone‐Westwood, Kari-Ann Clow, Sophie Lebel, Jennifer Brunet

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreHamilton Health SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychosocialMedical educationSustainabilityPsychologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Psychosocial oncology (PSO) is an interdisciplinary field that is often practised and researched in disciplinary silos. The Interdisciplinary PSO Research Group and Laboratory (IPSORGL) was developed in Ottawa (Ontario) to foster interdisciplinary collaboration and training amongst trainees, healthcare professionals (HCPs), and researchers. Methods: The research team conducted an implementation and outcome evaluation of the IPSORGL. Data were collected using sequential mixed methods, including surveys and interviews. Results: Eight trainees, six HCPs, and five researchers completed the survey. Six trainees and four HCPs participated in an interview. Benefits of the IPSORGL included establishing interdisciplinary connections and collaborations and obtaining unique training in a supportive environment. Challenges included members' differing preferences for meeting formats and content, and difficulties prioritizing the IPSORGL over other academic or clinical demands. Conclusions: The IPSORGL fosters essential interdisciplinary training and collaboration, which bolsters psychosocial oncology research and practice. The sustainability of such initiatives, however, requires formal institutional support.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,323 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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