Impact of the COVID‐19 pandemic on the productivity and career prospects of musculoskeletal researchers
Notice bibliographique
Résumé
Academic researchers faced a multitude of challenges posed by the COVID-19 pandemic, including widespread shelter-in-place orders, workplace closures, and cessation of in-person meetings and laboratory activities. The extent to which these challenges impacted musculoskeletal researchers, specifically, is unknown. We developed an anonymous web-based survey to determine the pandemic's impact on research productivity and career prospects among musculoskeletal research trainees and faculty. There were 116 musculoskeletal (MSK) researchers with varying demographic backgrounds who completed the survey. Of respondents, 48.3% (n = 56) believed that musculoskeletal funding opportunities decreased because of COVID-19, with faculty members more likely to hold this belief compared to nonfaculty researchers (p = 0.008). Amongst MSK researchers, 88.8% (n = 103) reported research activity was limited by COVID-19, and 92.2% (n = 107) of researchers reported their research was not able to be refocused on COVID-19-related topics, with basic science researchers less likely to be able to refocus their research compared to clinical researchers (p = 0.030). Additionally, 47.4% (n = 55) reported a decrease in manuscript submissions since the onset of the pandemic. Amongst 51 trainee researchers, 62.8% (n = 32) reported a decrease in job satisfaction directly attributable to the COVID-19 pandemic. In summary, study findings indicated that MSK researchers struggled to overcome challenges imposed by the pandemic, reporting declines in funding opportunities, research productivity, and manuscript submission. Trainee researchers experienced significant disruptions to critical research activities and worsening job satisfaction. Our findings motivate future efforts to support trainees in developing their careers and target the recovery of MSK research from the pandemic stall.
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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 | 0,018 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».