Doctors’ perspectives on their innovations in daily practice: implications for knowledge building in health care
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: When individuals adapt their practice in order to solve novel or unexpected problems of practice, they are creating new knowledge. This form of innovation development is understood as a core competency of adaptive expertise and the basis for knowledge building community practice. However, little is known about the ways in which this knowledge, produced through daily, innovative problem solving, is developed, identified and shared by health care professionals. METHODS: Following this line of inquiry, we conducted semi-structured interviews with a saturation sample of 15 clinical faculty staff at the University of Toronto. RESULTS: A grounded theory analysis of the results showed that our participants held the view that innovation was focused on outcomes, developed through research practice and diffused for adoption in the broader community. As a result, their own individual improvements to daily practice were excluded from this view of innovation. Furthermore, their perceptions of innovation limited participants' engagement in the sort of collaborative process that is central to the practice of knowledge-building communities. CONCLUSIONS: This research demonstrated that thinking about innovation and innovative practice must be changed in order to foster the development of knowledge-building communities in medicine.
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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 | 0,030 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».