Towards an epistemological understanding of healthcare informatics: Academic backgrounds of the faculty
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare informatics is a relatively new field to academia and is multi-disciplinary by nature. Although the field of health informatics encompasses several disciplines and subject areas that are familiar and long standing, the field itself is still in a formative state that allows many disciplines to contribute to the field through teaching and curriculum development in a way that may not be possible in more established educational programs. The purpose of this pilot study was to start to define the cross-disciplinary nature of a Healthcare Informatics faculty. Researchers in the field agree that the discipline includes a full spectrum of courses, but the diversity of faculty backgrounds remains vague. In this pilot study, one trend was apparent in the academic backgrounds of the Healthcare Informatics faculty; Computer Science was the most common academic background of the faculty (10 PhD’s, 8 Graduate and 6 Undergraduate Degrees). Interestingly, four faculty members earned a PhD in Health Informatics and no faculty member had earned a graduate/undergraduate degree in Healthcare informatics. The faculty members of the ten universities investigated in this pilot study indicated 45 unique Doctoral disciplines. By any measure, that would be considered inter-disciplinary.
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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 | 0,033 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,023 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».