Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to document the ways pharmaceutical representatives learn for work and report attributes of (in)formality and other characteristics of ways of learning perceived as effective and frequently used. Design/methodology/approach A total of agents 20 from 11 pharmaceutical manufacturers across Canada participated in a Delphi collaboration creating a comprehensive list of ways in which they learn for work. In‐depth individual interviews with four agents explored the ways of learning they perceived as most frequent and effective. The Colley et al. framework was interpreted, extended, and applied to identify attributes of (in)formality and other elemental characteristics of these ways of learning. Findings Agents in this rapidly changing, competitive industry worked alone in geographically distributed territories. Learning had a special role in this industry: agents developed themselves broadly as resources to gain customer‐access required to promote products. Delphi participants identified 64 ways of learning (five categories). Most ways were self‐initiated, self‐directed, minimally structured, and may involve intentional incidental learning. Reported frequent and effective ways differed by agent, but all reported frequent and effective learning through self‐directed means with mixed (in)formal attributes. Customer facilitated and peer‐facilitated learning were common, despite isolation from co‐workers. Originality/value This paper reports on learning in a distinct and under‐researched industry. It demonstrates the importance of peer‐facilitated and on‐the‐job learning even in a distributed workforce and documents intentional incidental learning. It discovers an indirect way in which learning supports business objectives and it provides a framing tool for guiding reporting of characteristics of ways of 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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».