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Enregistrement W2027900974 · doi:10.1080/00140139.2014.909949

Using team cognitive work analysis to reveal healthcare team interactions in a birthing unit

2014· article· en· W2027900974 sur OpenAlexafffund
Maryam Ashoori, Catherine M. Burns, Barbara D’Entremont, Kathryn Momtahan

Notice bibliographique

RevueErgonomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTeamworkCognitionSociotechnical systemLeverage (statistics)Work (physics)Team effectivenessHealth careKnowledge managementCognitive ergonomicsPsychologyEngineeringApplied psychologyHuman factors and ergonomicsComputer sciencePoison controlMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive work analysis (CWA) as an analytical approach for examining complex sociotechnical systems has shown success in modelling the work of single operators. The CWA approach incorporates social and team interactions, but a more explicit analysis of team aspects can reveal more information for systems design. In this paper, Team CWA is explored to understand teamwork within a birthing unit at a hospital. Team CWA models are derived from theories and models of teamwork and leverage the existing CWA approaches to analyse team interactions. Team CWA is explained and contrasted with prior approaches to CWA. Team CWA does not replace CWA, but supplements traditional CWA to more easily reveal team information. As a result, Team CWA may be a useful approach to enhance CWA in complex environments where effective teamwork is required. PRACTITIONER SUMMARY: This paper looks at ways of analysing cognitive work in healthcare teams. Team Cognitive Work Analysis, when used to supplement traditional Cognitive Work Analysis, revealed more team information than traditional Cognitive Work Analysis. Team Cognitive Work Analysis should be considered when studying teams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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