Formative evaluation of an entrepreneurial funding mechanism for training knowledge brokers in occupational therapy relevant research spaces
Notice bibliographique
Résumé
We examined how a sponsored contract model (1) produced products of scholarly impact in childhood disability; (2) built scholarly capacity of rising practitioners/scholars in health-related professions; and (3) can be optimized to maximize impact. Data from select lab records and interviews were content analyzed and fitted to the Research Capacity Building (RCB) framework that was situated within the Forging Alliances in Interprofessional Rehabilitation Research (FAIRR) logic model. Traditional outcomes included KT products (53%), followed by publications (16%), presentations (10%), grant submissions (10%), and community research partnerships (10%). Trainees emphasized four professional outcomes including: (1) growing a research network, (2) acquiring research skills, (3) transferring research skills, and (4) assuming leadership roles. Trainees provided multiple suggestions to optimize the contract model. Findings suggest this sponsored contract model yields scholarly products and professional benefits to trainees across multiple backgrounds. Stakeholders could consider increasing leadership opportunities for graduate trainees to maximize impact.
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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 | 0,144 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».