A collaborative approach to health informatics capacity building - learning from Canadian practice in fostering research and education
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Canada and Australia share two priority areas for HI workforce capacity building: to support research and education. This presentation will discuss a collaborative, nationwide health informatics (HI) PhD/Postdoc training program in Canada, which demonstrates a potential solution to meet these priorities. The status of HI higher education in Australia is briefly reviewed. The potential solution in resolving workforce shortage in Australia through adopting overseas practice is discussed, such as implementing a similar collaborative HI research training program across the country. Background: A Think Tank organized by Commonwealth Department of Health and Ageing in 2003 explored the issue of HI workforce capacity building and identified a list of priorities for action. These included support for research and education. One proposed strategy for addressing research support was to: “Fund the formation of a virtual collective of researchers.” Proposed strategies for enhancing education included: “exploring the potential of collaboration between universities for efficiency gains.” This paper discusses how to move the agenda forward based on case study of a similar Canadian initiative for addressing similar issues. Methods: A comparative case study approach was taken that integrated a literature research, which identified the importance of support for research and education in HI workforce capacity building in Australia, document review, interview of key informants and observation of project progress. Results and Implications: In response to the national need for solutions to HI research and education capacity building, this paper explored the possibility of introducing a program similar to a nationally funded Canadian project with eight universities that established a collaborative HI PhD/Postdoc research training program. However, the education system in Australia is different from that of Canada. Substantial strategic and tactical issues remain to be solved before such an initiative could move forward. Despite the challenges, Canadians have demonstrated that such an initiative can succeed and play a vital role in enhancing HI research and education capacity nationwide.
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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 | 0,077 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,037 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».