Évaluation du Laboratoire d’études et de recherche interdisciplinaire en oncologie psychosociale : initiative visant à favoriser une collaboration intersectorielle et interdisciplinaire
Notice bibliographique
Résumé
<p class="p1">Contexte : L’oncologie psychosociale (OPS) est un domaine interdisciplinaire, mais souvent, la pratique et les travaux de recherches se font en vase clos. Le Laboratoire d’études et de recherche interdisciplinaire en oncologie psychosociale a été créé à Ottawa, en Ontario, pour favoriser la collaboration interdisciplinaire et la formation de stagiaires, professionnels de la santé et chercheurs. <p class="p4">Méthodologie : L’équipe de recherche a évalué la mise en place du Laboratoire et ses résultats. La collecte de données s’est faite à l’aide de méthodes mixtes séquentielles, c’est-à-dire par sondage et entrevues. <p class="p4">Résultats : Huit stagiaires, six professionnels de la santé et cinq chercheurs ont répondu au sondage. Six stagiaires et quatre professionnels de la santé ont été interviewés. Du côté des avantages du Laboratoire, on a signalé la création de liens et d’occasions de collaboration interdisciplinaires, de même que l’offre d’une formation unique en son genre dans un milieu favorable. Parmi les défis, on a relevé des divergences quant aux préférences dans le format et contenu des rencontres, et la difficulté de donner priorité au Laboratoire plutôt qu’aux activités en clinique ou en recherche.<span class="Apple-converted-space"> </span> <p class="p5">Conclusion : Le Laboratoire rend possible les essentielles formation et collaboration interdisciplinaires, ce qui accélérera la pratique de l’oncologie psychosociale et la recherche dans ce domaine. Cependant, pour être durables, les initiatives de ce type nécessitent un soutien officiel de la part des établissements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,040 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».