Workshop (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1972517
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives Teams with diverse perspectives and experiences have been increasingly recognized for their ability to identify key issues and utilize creativity and problem solving to plan and implement research and clinical initiatives that lead to greater impact. Yet, often we are unsure how to best engage individuals with differing expertise, such as those with lived experience, clinicians, healthcare administrators, engineers, researchers, funders and policy experts. After completing this workshop, participants will be able to: 1) Understand the principles and value of meaningfully engaging with a diverse team when conducting research or clinical projects, 2) Identify strategies that can facilitate the meaningful engagement of individuals with differing expertise, and 3) Create a plan of engagement for a research study or clinical initiative. Methods/Overview A combination of lecture-based and case-based learning will be used to explain the guiding principles and best-practices for meaningful engagement and to discuss relevant resources, such as the North American Spinal Cord Injury (SCI) Consortium’s SCI Resource Advocacy Course and the Integrated Knowledge Translation Guiding Principles. Participants will be asked to apply these principles and practices to one of their own research or clinical initiatives through small group discussion. The Canadian Activity-Based Therapy (ABT) Community of Practice, which brings together diverse groups to address priorities for ABT research and clinical care, will be used as a case example during large group discussion. Results Not applicable. Conclusions Through this workshop, participants will gain knowledge and strategies that can be applied to facilitate meaningful engagement in research and clinical initiatives.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,507 | 0,215 |
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 ».