The DELIVER study; the impact of research capacity building on research, education, and practice in Dutch midwifery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few examples exist of research capacity building (RCB) in midwifery. As in other jurisdictions, at the turn of this century midwives in the Netherlands lagged in research-based practice. Dutch professional and academic organisations recognised the need to proactively undertake RCB. This paper describes how a large national research project, the DELIVER study, contributed to RCB in Dutch midwifery. METHODS: Applying Cooke's framework for RCB, we analysed the impact of the DELIVER study on RCB in midwifery with a document analysis comprising the following documents: annual reports on research output, websites of national organizations that might have implemented research findings, National Institute for Public Health and the Environment (RIVM)), midwifery guidelines concerning DELIVER research topics, publicly available career information of the PhD students and a google search using the main research topic and name of the researcher to look for articles in public papers. RESULTS: The study provided an extensive database with nationally representative data on the quality and provision of midwifery-led care in the Netherlands. The DELIVER study resulted in 10 completed PhD projects and over 60 publications. Through close collaboration the study had direct impact on education of the next generation of primary, midwifery care practices and governmental and professional bodies. DISCUSSION: The DELIVER study was intended to boost the research profile of primary care midwifery. This reflection on the research capacity building components of the study shows that the study also impacted on education, policy, and the midwifery profession. As such the study shows that this investment in RCB has had a profound positive impact on primary care midwifery in the Netherlands.
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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 | 0,191 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».