What factors are associated with the research productivity of primary care researchers in Canada? A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research evidence to inform primary care policy and practice is essential for building high-performing primary care systems. Nevertheless, research output relating to primary care remains low worldwide. This study describes the factors associated with the research productivity of primary care researchers. METHODS: A qualitative, descriptive key informant study approach was used to conduct semi-structured interviews with twenty-three primary care researchers across Canada. Qualitative data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Twenty-three primary care researchers participated in the study. An interplay of personal (psychological characteristics, gender, race, parenthood, education, spousal occupation, and support), professional (mentorship before appointment, national collaborations, type of research, career length), institutional (leadership, culture, resources, protected time, mentorship, type), and system (funding, systematic bias, environment, international collaborations, research data infrastructure) factors were perceived to be associated with research productivity. Research institutes and mentors facilitated collaborations, and mentors and type of research enabled funding success. Jurisdictions with fewer primary care researchers had more national collaborations but fewer funding opportunities. The combination of institutional, professional, and system factors were barriers to the research productivity of female and/or racialized researchers. CONCLUSIONS: This study illuminates the intersecting and multifaceted influences on the research productivity of primary care researchers. By exploring individual, professional, institutional, and systemic factors, we underscore the pivotal role of diverse elements in shaping RP. Understanding these intricate influencers is imperative for tailored, evidence-based interventions and policies at the level of academic institutions and funding agencies to optimize resources, promote fair evaluation metrics, and cultivate inclusive environments conducive to diverse research pursuits within the PC discipline in Canada.
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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 | 0,032 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».