Occasioning learning in the workplace: The case of interprofessional peer collaboration
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we explore the potential of peer collaboration as a means of promoting continuous learning at work. Six peer collaboration groups comprised of 18 employees in a large urban health region in Canada participated in small collaborative inquiry groups over a period of 6 - 8 months. Using a collective case study design, each group provided one instrumental case that when combined with the other five served a supportive role in studying peer collaboration in continuous professional education. In this article, drawing on analysis of transcribed group conversations, we provide portraits of two interprofessional peer groups for in-depth discussion and further illustration. While one group used peer collaboration to: (1) retrace and reconsider their practical judgments; and (2) identify and explore breakdowns in practice, the other group demonstrated that peer collaboration can provide a space in which to identify and explore issues related to (1) workplace conflict, (2) professional boundaries and (3) emotional pain. The power of peer collaboration as an informal vehicle for continuous learning seems to lie in interprofessional conversation. This study suggests that unstructured but focused conversations about daily practice, among close colleagues from other professions, can yield surprising possibilities for learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,035 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».