Multidisciplinarity, interdisciplinarity, and transdisciplinarity in health research, services, education and policy: 3. Discipline, inter-discipline distance, and selection of discipline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Multiple disciplinary efforts are increasingly encouraged in health research, services, education and policy. This paper is the third in a series. The first discussed the definitions, objectives, and evidence of effectiveness of multiple disciplinary teamwork. The second examined the promoters, barriers, and ways to enhance such teamwork. This paper addresses the questions of discipline, inter-discipline distance, and where to look for multiple disciplinary collaboration. METHODS: This paper proposes a conceptual framework of the knowledge universe, based on a review of a number of key papers on the Global Brain. These key papers were identified during a literature review on multiple disciplinary teamwork, using Google and MEDLINE (1982-2007) searches. RESULTS: A discipline is held together by a shared epistemology. In general, disciplines that are more disparate from one another epistemologically are more likely to achieve new insight for a complex problem. The proposed conceptual framework of the knowledge universe consists of several knowledge subsystems, each containing a number of disciplines. The inter-discipline distance can guide us to select appropriate disciplines for a multiple disciplinary team. CONCLUSION: If multiple disciplinarity is called for, the proposed view of the knowledge universe as a series of knowledge subsystems and disciplines, and the place of health sciences in the knowledge universe, will help researchers, practitioners, and policy makers to identify disciplines for multiple disciplinary efforts.
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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 | 0,051 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| 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 ».