Evaluating research collaboration networks among venous thromboembolism researchers before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic changed how researchers interact and collaborate.Communication moved online to electronic communication and social media platforms.Simultaneously, researchers around the world rapidly studied venous thromboembolism (VTE) in patients with COVID-19. 1 More than 20 randomized controlled trials (RCTs) were initiated independently in different countries to evaluate anticoagulants in patients hospitalized with COVID-19, leading to duplication, then later sparking international collaboration.[2][3][4] Similarly, there was an enormous collective effort to rapidly develop COVID-19-related VTE guidelines.[5][6][7][8][9][10][11][12] The early COVID-19 pandemic was a unique time in history, and it is not known how VTE researchers collaborated.Social network analysis is a powerful methodology used to evaluate research collaborations through a rigorous description and analysis of connections among individuals.13 With in-depth understanding of how VTE researchers collaborated during the early pandemic, we can better understand and improve collaboration.After approval by the University of Calgary's research ethics board, we distributed an online survey to members of 2 VTE research networks, CanVECTOR (the Canadian Venous Thromboembolism Research Network; Canada; n = 59) and INVENT (the International Network of VENous Thromboembolism Clinical Research Networks; international; n = 389), between 16 June 2020 and 25 June 2020, and on Twitter (Qualtrics, Provo, UT).We collected demographic data, and data on how researchers interacted before and during the early COVID-19 pandemic to lead and collaborate on research.We conducted an egocentered network analysis, which maps the connections from the perspective of a single person, because we did not have a list of all VTE researchers in the world for a whole network analysis.14 To assess collaboration for leaders of research projects, we asked 2 questions: (1) for thrombosis-related COVID-19 research projects that you are leading or coleading, please list the researchers who you consulted with to get feedback on your study idea/protocol; and (2) for your 2 largest non-COVID-19 thrombosis research projects that you developed in the last 2 years, please list the researchers who you consulted with to get feedback on your study idea/protocol.To assess researchers' contributions to others' projects we asked: (3) please list the lead researcher(s) for any thrombosis-related COVID-19 research projects that you actively contributed to by giving feedback on a study idea/protocol; and (4) please list the lead researcher(s) for any non-COVID-19 thrombosis research project that you actively contributed to in the last 2 years by giving feedback on a study idea/protocol.We then searched publicly available directories to confirm the institution and country of each named researcher.We assessed the size of the 4 collaborative research networks for each respondent, and the percentage of their network
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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 | 0,075 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».