122 Evaluating the impact of the Translational Research Program at the University of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: There is a need to develop a workforce of translational research professionals with the skills to innovate, mobilize, and commercialize research for unmet needs in the Canadian health system. The objective of this study is to evaluate the impact and value of the master’s degree on the Translational Research Program (TRP) alumni. METHODS/STUDY POPULATION: This study will use a cross-sectional approach and an electronic survey will be administered to alumni. The TRP was established in 2015 and has graduated over 150 students since its inception. Participants will be recruited through convenience sampling via email, social media platforms, and personal communication. Eligible participants must have a conferred Master of Health Science in Translational Research from the University of Toronto. All collected data will remain anonymous and include demographic information about graduation year, race, ethnicity, gender, and employment status. Descriptive statistics will be used to analyze and report the findings. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: The results of this survey will be used to evaluate how the TRP graduate degree helps alumni contribute to healthcare, learn to think differently, and establish their professional networks. The findings will also be used to inform curriculum improvements, enhance competency-based assessments, and understand demographic differences in student cohorts to promote equity, diversity, and inclusion. Investigating the perspectives of alumni reflecting on their degree will support validating the program’s objectives and advance the integration of translational science principles in the healthcare workforce and community. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: This research addresses the need to evaluate health sciences education to ensure the program’s novel pedagogical approaches are equipping the next generation of health professionals with the skills to accelerate the transformation of discoveries into interventions that benefit human health, improve clinical medicine, and enhance patient care.
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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 | 0,047 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».