Strengthening the Workforce for Equity-Centered Learning Health Systems: Reflections on Embedded Research and Research Generalism Comment on "Early Career Outcomes of Embedded Research Fellows: An Analysis of the Health System Impact Fellowship Program"
Notice bibliographique
Résumé
As embedded researchers in Northern Ontario, Canada, we offer our reflections on Kasaai and colleagues' 2023 "Early Career Outcomes of Embedded Research Fellows: An Analysis of the Health System Impact Fellowship Program." In our commentary, we draw on our experiences and what is known about embedded research training to examine how to build and strengthen the workforce for equity-centered learning health systems. Does our narrow understanding of outcomes and impacts of embedded research training in Canada affect who benefits and which systems can realize the potential of learning health systems? We identify three areas for deeper analysis: outcomes and impacts at the individual, partnership, and system level, knowledge on the social identities and needs of individuals in embedded research partnerships, and research generalism as a complement to embedded research. Our recommendations suggest tailored approaches to strengthen the workforce capacity for equity-centered learning health systems 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 | 0,047 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,045 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».