Évaluation du Laboratoire d’études et de recherche interdisciplinaire en oncologie psychosociale : initiative visant à favoriser une collaboration intersectorielle et interdisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
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. 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. 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. 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.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.312 | 0.292 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.014 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".