An Application of the Hospital-in-the-Home Unlearning Context
Notice bibliographique
Résumé
Many researchers who have investigated health care organizations have indicated that health care professionals are replete with outdated knowledge, and some researchers go even further to argue that without the presence of a context that facilitates unlearning (forgetting) practitioners may lose the ability to recognize relevant changes with respect to knowledge pertaining to all aspects of the health care sector and they may decide to rely on potentially out-of-date knowledge and inappropriate ways of interpreting data with attendant loss of decision quality and attendant risks. This article presents an analysis and develops a model of the factors that influence unlearning which is focused on the health care industry and is comprised of three constituent components: (1) a framework characterizing the lens through which individuals view situations; (2) a framework for characterizing how individual habits change; and (3) a framework for characterizing the manner in which emergent understandings are consolidated into existing knowledge and knowledge structures. The model was developed and analyzed using qualitative data from the Hospital-in-the-Home Unit of a Spanish Regional Hospital. From a practical perspective the article provides for the identification of factors that influence the nature and effectiveness of the unlearning context in Hospital-in-the-Home-Units in regional hospitals. This not only valuably adds to the knowledge of the way these units function but also may enable actions to be taken to improve the learning processes associated with such units, resulting in an improvement in the quality of knowledge used in day-to-day decision making. It is to be assumed that, as a result of improving the quality of knowledge used in decision making, the quality of decisions will be improved.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».