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Enregistrement W4392237648 · doi:10.1097/qmh.0000000000000443

Development of Research Core Competencies for Academic Practice Among Health Professionals: A Mixed-Methods Approach

2024· article· en· W4392237648 sur OpenAlex
Arlinda Ruco, Sara Morassaei, Lisa Di Prospero

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueQuality Management in Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensQueen's UniversitySt. Francis Xavier UniversityUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore competencyMedical educationScholarshipProcess (computing)PsychologyHealth professionalsMedicineHealth carePolitical scienceComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Of the 4 pillars of academic practice for nursing and allied health, research has been the least developed and no standard competency framework exists that is embedded in health professional scopes of practice. The objective of this article is to report on the preliminary development and pilot-testing of research and academic scholarship core competencies for nonphysician health professionals working within a large urban academic health sciences center. METHODS: We conducted an internal and external environmental scan and multiphase consultation process to develop research and academic core competencies for health professionals working within an interprofessional setting. RESULTS: The final framework outlines 3 levels of research proficiency (novice, proficient, and advanced) and the relevant roles, specific competencies, and observable actions and/or activities for each proficiency level. CONCLUSIONS: Organizations should consider the integration of the framework within performance management processes and the development of a road map and self-assessment survey to track progress over time and support health professionals with their academic practice goals.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,649
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,066 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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