Perceived impact of a one-week journalology training course on scientific reporting competencies: prospective survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The debate on scientific research and reporting integrity issues in Brazil is incipient. Literature suggests that a journalology training course could help to improve the competencies of the participants. OBJECTIVE: To evaluate the immediate impact of a journalology training course on perceived academic competencies, comprised of knowledge, attitudes, and skills. METHODS: The course was taught in 5 consecutive days to an online audience of individuals from the health sciences. A self-applied questionnaire was employed before and immediately after the course, which included initial and acquired perceived knowledge, attitudes, skills. The Wilcoxon non-parametric test for paired samples was used for analysis. RESULTS: A total of 45 individuals participated in the course, with a 53% response rate before and after. The number of participants in each course session ranged between 32 and 45. There was an improvement in perceived knowledge of: (1) writing review articles; (2) ethical aspects of research; (3) scientific authorship; (4) predatory practices; (5) publication bias and spin, and (6) researcher evaluation. There was no improvement in self-reported attitudes towards any item. There was an improvement in the perception of skills relating to: (1) writing a response letter and (2) writing an opinion as a reviewer. CONCLUSIONS: Overall, attendees who participated in the survey reported perceived improved knowledge and skills in some items but not in their attitudes. Therefore, the course appears to have been unable to modify perceived scientific reporting competencies.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».