Research activity among diagnostic and therapeutic radiographers: An international survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Various national solutions have been considered and implemented to address the factors which limit radiographer engagement in conducting research. Nevertheless, national literature continues to suggest that radiographer engagement in research remains low. The aim of this study was to extend the existing evidence base by conducting an international survey to assess diagnostic radiographers and therapeutic radiographers involvement with, barriers to and support mechanisms for research. METHODS: Data collection was obtained via an online questionnaire which was distributed by the International Society of Radiographers and Radiologic Technologists (ISRRT). The study population included an international sample of qualified diagnostic radiographers and therapeutic radiographers across clinical and academic contexts in a variety of different roles such as clinical practice, management, education and research. RESULTS: In total, 420 diagnostic radiographers and therapeutic radiographers completed the survey. Multiple reasons were identified that were considered to inhibit respondents from conducting research. 69.3% indicated a combination of reasons for lack of engagement with research, rather than one single issue. Examples of reasons include: lack of time, insufficient research funding, limited research expertise, and lack of a suitable mentorship scheme. CONCLUSION: A minor segment of survey respondents indicated involvement in research activity. Lack of dedicated time to research, mentors, and funding were among the main barriers to conduct research. Further research is required to explore what solutions are available to overcoming the barriers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».