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Record W2746526799

RÉFLEXIONS SUR LA RECHERCHE : Communiquer ses résultats de recherches

2017· article· fr· W2746526799 on OpenAlexaboutno aff
Jennifer Stephens

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Sciences Research and Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs années de Réflexions sur la recherche ont permis d’offrir, par des indications et enseignements, un soutien utile aux chercheurs novices et expérimentés, qui leur aura permis de mieux mener et critiquer les recherches en soins infirmiers. De l’étape de la définition d’un sujet de recherche pertinent jusqu’au jugement critique d’une étude publiée, la finalité de toute recherche en soins infirmiers demeure la diffusion des résultats, afin d’influencer les pratiques cliniques. Cet objectif a trait à la notion de transfert des connaissances (TC), que les Instituts de recherche en santé du Canada définissent comme « un processus dynamique et itératif » comportant plusieurs étapes qui favorisent la création puis la diffusion de connaissances dans le but d’améliorer la santé des Canadiens, en améliorant les services de soins de santé (IRSC, 2016). Voici une courte liste de termes qui évoquent des objectifs et significations semblables : échange de connaissances, mise en œuvre, utilisation de la recherche, diffusion et transfert du savoir. Graham et collaborateurs (2006) ont voulu clarifier la confusion découlant des nombreuses méthodes et théories de diffusion de l’information, et ainsi éviter qu’elle ne soit perdue au cours du transfert des connaissances (p. 13). En effet, les chercheurs, qu’ils soient débutants ou expérimentés, peuvent se heurter à une complexe et frustrante déconnexion entre les connaissances émergeant de la recherche et les principaux intervenants qu’ils visaient à informer. Sans une transmission efficace et judicieuse des résultats de recherche, certaines connaissances importantes et pouvant potentiellement influencer la pratique pourraient sombrer dans l’anonymat d’un classeur ou d’un obscur manuscrit.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.127
metaresearch head score (Gemma)0.265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Reporting · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.873
Threshold uncertainty score0.669

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1270.265
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0080.009
Science and technology studies0.0110.033
Scholarly communication0.0440.033
Open science0.0050.018
Research integrity0.0080.015
Insufficient payload (model declined to judge)0.0240.011

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.920
GPT teacher head0.762
Teacher spread0.158 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
DomainReporting
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
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