Bridging the gap between science and care: a qualitative exploration of the role of the Scientific Linking Pin researcher working in research and practice partnerships
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Context: The Living Lab in Ageing and Long-Term Care (Netherlands) and Nurturing Innovation in Care Homes Excellence in Leeds (NICHE-Leeds; UK) are partnerships between science and care. The Scientific Linking Pin (SLP), a senior researcher employed by a university, works one day per week in a LTC organization, and has a pivotal role in the partnership. Objective: To explore the nature of the SLP role Methods: A qualitative approach was used. Fifteen individuals with at least one year’s experience as a SLP in the Living Lab or NICHE-Leeds participated in a semi-structured interview. Data were thematically analyzed. Findings: Participants described how the SLP role gave them insight into what matters to care organizations, and how it enabled them to impact LTC practice. Participants experienced the role to be multifaceted. Goals and activities performed by SLPs included developing relationships, raising awareness of the practice-science partnership, identifying (research) priorities and generating research questions, building committees, brokering knowledge, developing research studies, generating academic output, building links and connections, and assisting with internal projects. Challenges faced were mistrust by care staff and poor engagement, working with staff from different professional backgrounds, research not being a priority, multiple and rapidly changing priorities, and differences in expectations. SLPs addressed these challenges through relationship building, creating a ‘safe’ space for care staff, building engagement, and expectation management. Implications: Partnership working in the care sector is gaining international recognition and adoption, and therefore it is useful to capture and share learning about successful implementation of our approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle