W(h)ither complexity? The emperor's new toolkit? Or elucidating the evolution of health systems knowledge?
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The outputs from vastly expanding health research and knowledge industry with a broadening range of approaches to the synthesis of knowledge provide an impetus to develop complex science and theory-informed knowledge management in health care. Aims To stimulate debate in order to assist health care decision makers to move beyond framing certainty and evidence in purely reductionist terms. OBJECTIVES: To locate health, health care and health knowledge systems research using a complex adaptive systems theory framework. Methods An conceptual analysis of pervading methodologies and ways of knowing in health systems research to elucidate a framework in order to inform health care decision making. FINDINGS: A living Tree of (Research) Knowledge is proposed, with theoretic and operational frameworks. Branches of the tree are linked to differing evolutionary and developmental processes in order to assist researchers in the ongoing self-organizing of taxonomies, multiple methods and types of knowledge, recognizing the 'lived', developing and adaptive nature of our understandings. CONCLUSIONS: It is challenging to determine whither the directions 'knowledge' creation and management should take in complex health systems, beyond a total reliance on reductionism. Yet quality will wither, if knowledge does not pertain to real world contexts.
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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 | 0,194 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».