Development of a theory of implementation and integration: Normalization Process Theory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theories are important tools in the social and natural sciences. The methods by which they are derived are rarely described and discussed. Normalization Process Theory explains how new technologies, ways of acting, and ways of working become routinely embedded in everyday practice, and has applications in the study of implementation processes. This paper describes the process by which it was built. METHODS: Between 1998 and 2008, we developed a theory. We derived a set of empirical generalizations from analysis of data collected in qualitative studies of healthcare work and organization. We developed an applied theoretical model through analysis of empirical generalizations. Finally, we built a formal theory through a process of extension and implication analysis of the applied theoretical model. RESULTS: Each phase of theory development showed that the constructs of the theory did not conflict with each other, had explanatory power, and possessed sufficient robustness for formal testing. As the theory developed, its scope expanded from a set of observed regularities in data with procedural explanations, to an applied theoretical model, to a formal middle-range theory. CONCLUSION: Normalization Process Theory has been developed through procedures that were properly sceptical and critical, and which were opened to review at each stage of development. The theory has been shown to merit formal testing.
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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 | 0,043 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».