Strategies for Communicating Social Science and Humanities Research to Medical Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Social science and humanities (SSH) researchers face challenges publishing qualitative research in medical journals. Yet, the descriptive, explanatory, experiential and interpretive knowledge generated by qualitative research is integral to the enhancement of health service delivery. Drawing on three examples of studies published in medical and SSH journals, we discuss elements SSH researchers can consider in the presentation of their research to better reach their intended audience. We suggest that SSH researchers resist abandoning the foundational elements of their discipline (i.e., epistemological paradigm, research objectives, study design, research methods, trustworthiness) while being mindful of medical journal editors' and reviewers' preference for practical knowledge that can inform practice change. Depending on what the authors hope to convey to their audience, other aspects pertaining to its presentation may be adapted to be more readily understood by the readership (i.e., structure, writing style, vocabulary, summary tables, interpretation level). We remain optimistic that if we continue to expose medical audiences to high-quality SSH research, they will learn to embrace diverse standards for research and value its other modes of presentation.
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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 | 0,488 | 0,593 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,028 |
| Communication savante | 0,037 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,009 |
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 ».