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Enregistrement W2143630684 · doi:10.25011/cim.v30i6.2950

Multidisciplinarity, interdisciplinarity, and transdisciplinarity in health research, services, education and policy: 2. Promotors, barriers, and strategies of enhancement

2007· review· en· W2143630684 sur OpenAlexaffvenue
Bernard C. K. Choi, Anita W. P. Pak

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensPublic Health OntarioPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransdisciplinarityTeamworkMultidisciplinary approachDisciplineEngineering ethicsPsychologySociologyPublic relationsKnowledge managementPolitical scienceComputer scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/PURPOSE: Multidisciplinary, interdisciplinary and transdisciplinary teams are increasingly encouraged in health research, services, education and policy. This paper is the second in a series. The first discussed the definitions, objectives, and evidence of effectiveness of multiple disciplinary teamwork. This paper continues to examine the promotors, barriers, and ways to enhance such teamwork. METHODS: The paper is a literature review based on Google and MEDLINE (1982-2007) searches. "Multidisciplinarity", "interdisciplinarity", "transdisciplinarity" and "definition" were used as keywords to identify the pertinent literature. RESULTS: The promotors of teamwork success include: good selection of team members, good team leaders, maturity and flexibility of team members, personal commitment, physical proximity of team members, the Internet and email as a supporting platform, incentives, institutional support and changes in the workplace, a common goal and shared vision, clarity and rotation of roles, communication, and constructive comments among team members. The barriers, in general, reflect the situation in which the promotors are lacking. They include: poor selection of the disciplines and team members, poor process of team functioning, lack of proper measures to evaluate success of interdisciplinary work, lack of guidelines for multiple authorship in research publications, language problems, insufficient time or funding for the project, institutional constraints, discipline conflicts, team conflicts, lack of communication between disciplines, and unequal power among disciplines. CONCLUSION: Not every health project needs to involve multiple disciplines. Several questions can help in deciding whether a multiple disciplinary approach is required. If multiple disciplinarity is called for, eight strategies to enhance multiple disciplinary teamwork are proposed. They can be summarised in the acronym TEAMWORK - Team, Enthusiasm, Accessibility, Motivation, Workplace, Objectives, Role, Kinship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,565
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,050 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations372
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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