Establishing and maintaining international collaborative research teams: an autobiographical insight
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing impetus for international collaborative research teams (ICRT), there are relatively few resources available to guide and support researchers through the processes of establishing and maintaining ICRTs. In particular, no articles were found that provided researchers’ firsthand accounts of being a member of such a team. Having access to such personal accounts can help both experienced and novice researchers learn more directly about what to expect, as well as the benefits, challenges, pitfalls, and success strategies for establishing and maintaining ICRTs. The authors used phenomenological autobiographical reflective journaling to capture their experiences as members of ICRTs. In this article we provide an overview of key themes that emerged from the analysis of our reflections as members of ICRTs. These themes include: benefits, challenges, and strategies for success. Our aim is to share our first-hand experiences of what it is like to establish and participate in ICRT. It is not our intention to provide readers with prescriptive guidelines on how to set up and maintain ICRTs. Every ICRT is unique and some of these ideas may or may not apply in every case. Instead, we are describing what worked for us, hoping that others may benefit from our experience. Consequently, we suggest that the focus of ICRT should be on the benefits thereof which promote and encourage interaction between disciplines, transfer of knowledge and techniques and personal and professional development.Keywords: international, collaborative, research, teams, interdisciplinary
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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 | 0,023 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,028 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».