Measuring the quality of transdisciplinary teams
Notice bibliographique
Résumé
The Team Decision Making Questionnaire (TDMQ) demonstrated internal consistency, stability over time, and construct validity. Internal consistencies were excellent and Cronbach's Alphas (N = 102) for the 4 components ranged from 0.83 to 0.91. The internal consistency for the total instrument was 0.96. Test re-test reliability (N = 22) measured with Intraclass Correlation Coefficient was good. Transdisciplinary teamwork is widely practiced in health care. However, specific measures to evaluate transdisciplinary team decision-making are not described in the literature. The purpose of this study was to develop and psychometrically test a scale to measure the quality of transdisciplinary teamwork. A multi-method approach using focus groups, field testing, and quantitative instrument development procedures was used to develop and evaluate TDMQ. Principal component analysis (PCA) with a varimax rotation (N = 102) revealed a four-component solution resulting in a 19-item measure consisting of 4 subscales including Decision Making, Team Support, Learning, and Developing Quality Services. This study's findings support the use of the TDMQ for measuring the benefits of transdisciplinary teamwork. The four subscales of the measure provide insight into the nature of such benefits. To validate the TDMQ research is required with a greater number of health care professionals and in other clinical fields.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».