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Enregistrement W4379259466 · doi:10.1016/j.ahjo.2023.100306

Team principles for successful interdisciplinary research teams

2023· article· en· W4379259466 sur OpenAlexaff
Sherry‐Ann Brown, Rodney Sparapani, Kristen Osinski, Jun Zhang, Jeffrey Blessing, Feixiong Cheng, Abdulaziz Hamid, Mehri Bagheri MohamadiPour, Jessica C. Lal, Anai N. Kothari, Pedro J. Caraballo, Peter A. Noseworthy, Roger H. Johnson, Kathryn Hansen, Louise Y. Sun, Bradley H. Crotty, Yee Chung Cheng, Gift Echefu, Krishna Doshi, Jessica Olson

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal Plus Cardiology Research and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésContext (archaeology)Variety (cybernetics)Multidisciplinary approachHealth careMedicineMedical educationEngineering ethicsPsychologyEngineeringPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interdisciplinary research teams can be extremely beneficial when addressing difficult clinical problems. The incorporation of conceptual and methodological strategies from a variety of research disciplines and health professions yields transformative results. In this setting, the long-term goal of team science is to improve patient care, with emphasis on population health outcomes. However, team principles necessary for effective research teams are rarely taught in health professional schools. To form successful interdisciplinary research teams in cardio-oncology and beyond, guiding principles and organizational recommendations are necessary. Cardiovascular disease results in annual direct costs of $220 billion (about $680 per person in the US) and is the leading cause of death for cancer survivors, including adult survivors of childhood cancers. Optimizing cardio-oncology research in interdisciplinary research teams has the potential to aid in the investigation of strategies for saving hundreds of thousands of lives each year in the United States and mitigating the annual cost of cardiovascular disease. Despite published reports on experiences developing research teams across organizations, specialties and settings, there is no single journal article that compiles principles for cardiology or cardio-oncology research teams. In this review, recurring threads linked to working as a team, as well as optimal methods, advantages, and problems that arise when managing teams are described in the context of career development and research. The worth and hurdles of a team approach, based on practical lessons learned from establishing our multidisciplinary research team and information gleaned from relevant specialties in the development of a successful team are presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,146
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1460,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,026
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0100,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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