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Enregistrement W4364374450 · doi:10.1136/bmjopen-2022-069873

Investigating divergent thinking and creative ability in surgeons (IDEAS): a survey protocol

2023· article· en· W4364374450 sur OpenAlexafffund
Alex Thabane, Jason W. Busse, Ranil Sonnadara, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésCreativityMedicineContext (archaeology)Test (biology)HarmMedical educationHealth careProtocol (science)Descriptive statisticsAlternative medicinePsychologySocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A strong pipeline of creative ideas and individuals is critical if we are to tackle the complex healthcare challenges we will face in the 21st century. The field of creativity is severely underinvestigated in the context of surgery, and it is of interest to explore the level and nature of creativity in surgeons, across various specialties and backgrounds. Identifying the areas of surgery with strong and weak levels of creativity, as well as the predictors of high creativity among surgeons, may aid in the selection and training of future surgeons. METHODS AND ANALYSIS: A convenience sample of surgeons from the Department of Surgery and McMaster University will be used for the recruitment of participants. The Abbreviated Torrance Test for Adults, a three-part test of divergent thinking ability, will be administered to measure the level and nature of creativity among surgeons. Descriptive analyses and multiple linear regression models are planned to synthesise the results of the survey and identify predictors of divergent thinking ability among surgeons. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval from the Hamilton Integrated Research Ethics Board was obtained. No harm is expected due to participation in this study. The results of this survey will be published in a peer-reviewed journal and disseminated through conferences and presentations at the regional, national and international levels.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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