Learning to work together: experiences of researchers and family partners in a patient-oriented research team
Notice bibliographique
Résumé
The BetterLTC research team holds ten years of experience conducting patient-oriented research. We are an intergenerational multicultural patient-oriented research team. Our team comprises researchers, clinicians, trainees, and family partners (experts by lived experience). In this commentary, we come together to share our experiences as researchers and family partners: what we think about and how we live patient-oriented research. We recorded and explored our experiences from the ground up. We came together to thematically analyze our recordings, and we encountered themes within our conversations. From our shared experiences, we make visible the common themes of balancing diverse expectations, raising the voice of diverse experiences, and valuing relationship building. As a team, we have encountered challenges within the academic culture of high productivity expectations. We navigate challenges by acknowledging the diverse expectations within the team and valuing each person`s perspectives and our time together for relationship building. We learned that patient-oriented research is more than following policies and guidelines for engaging family partners; it is a way of being in the world that cultivates curiosity and openness to surprise. Through working together, we create spaces for listening, learning, and developing meaningful research. We are a patient-oriented research team, and during our time together, we have learned the importance of cultivating openness to diverse perspectives and building ethical relationships with each other. In this commentary, we share our experiences as an intergenerational patient-oriented research team. We are a team of researchers, clinicians, trainees, and family partners (experts by lived experience). Patient-oriented research is not free of challenges, as the academic culture often pushes for high productivity, not supporting the time needed to engage with all team members. Our team recognizes the value of conducting patient-oriented research and acknowledges the positive impact it can have on healthcare systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».