A critical examination of the role of appreciative inquiry within an interprofessional education initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Appreciative inquiry (AI) is a relatively new approach to initiating or managing organizational change that is associated with the 'positiveness' movement in psychology and its offshoot positive organizational scholarship. Rather than dwelling upon problems related to change, AI encourages individuals to adopt a positive, constructive approach to managing change. In recent years, AI has been used to initiate change across a broad range of public and private sector organizations. In this article, we report findings from a subset of 50 interviews gathered in a wider study of interprofessional education (IPE) in which AI was employed as a change agent for implementing IPE in a number of health care institutions in a North American setting. A multiple case study approach. (Yin, 2002) was employed in the wider study and semi-structured interviews were undertaken with participants both before their IPE programs and directly afterwards to obtain a detailed understanding of their expectations and experiences of IPE. Interviews were analyzed in an inductive thematic manner in order to produce key emergent themes from each of the IPE programs. A process of re-analysis provided a set of themes which offered an understanding of the role of AI within this IPE initiative. Our findings identify a strong resonance and fit for AI both among the health and social care professionals who participated in this initiative. Numerous individuals commented on the enthusiasm and energy AI engendered, while praising its ability to enhance their working lives and interprofessional relationships. Yet a number of difficulties were also reported. These focused on problems with the translation of the AI process into achievable structural level (e.g. professional, cultural) changes. Based on these findings, the article goes on to argue that the use of AI can overlook a number of structural factors, which will ultimately limit its ability to actually secure meaningful and lasting change within health care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle