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Enregistrement W1499814219 · doi:10.22230/jripe.2012v2n3a78

Developing a Virtual Interdisciplinary Research Community in Clinical Education: Enticing People to the “Tea-Room”

2012· article· en· W1499814219 sur OpenAlexvenueno aff
Russell Butson, Paul Hendrick, Martin Kidd, M Brännström, Martin Hedberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPerceptionDilemmaPsychologyMedical educationAffect (linguistics)Value (mathematics)Public relationsKnowledge managementMedicineComputer scienceMarketingBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many interdisciplinary collaborative research programs in the health sector are adopting the community of practice concept within virtual environments. This study explores the factors that affect the members of a geographically dispersed group of health professionals in their attempt to create an interprofessional Virtual Community of Practice (VCoP) from which to promote clinical education research.Method & Findings: A survey was used to determine participants’ degree of computer competency. System logs recorded members’ access details and site activity. Member perceptions and beliefs were established using focus groups. While members stated they were enthusiastic about the VCoP, the primary use was viewing. Their online behaviour indicated that on average it took six visits to generate a post. This suggests a stronger focus on viewing (consumption of) information than on contributing (construction of) information.Conclusions: We believe it is crucial for members to contribute during the initial phase of any pre-structured VCoP in order to overcome the consumption-construction dilemma. It is during this initial phase that members will decide on the community’s value. If the community cannot offer added value, members who engage are likely to consume for a time and then leave.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,407
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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