Scientific rigour and innovations in participatory action research investigating workplace learning in continuing interprofessional education
Notice bibliographique
Résumé
The persistent theory-practice gap shows how challenging it can be for healthcare professionals to keep updating their practices. The continuing education challenges are partly explained by the tremendous stream of new discoveries in health and the epidemic of multi-morbid conditions. Participatory action research (PAR) is used in healthcare as a research approach that capitalizes on people's resources to better understand and enhance their professional practices. PAR thus can consolidate our knowledge on workplace learning in continuing interprofessional education while directly improving quality of care. However, PAR lacks clear scientific criteria to ensure the consistency between the investigators' methodology and philosophy, which jeopardize its credibility. This paper outlines the principles of rigour in PAR and describes the additions of a preliminary planning phase to Kemmis and McTaggart's PAR description as well as the use of the professional co-development group, an action-oriented data collection method. We believe that this will help PAR co-participants achieve improved scientific rigour and encourage more investigators to collaborate through this research approach contributing to the advancement of knowledge on workplace learning in continuing interprofessional education.
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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 | 0,597 | 0,585 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,131 |
| Communication savante | 0,028 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».