Interdisciplinarity in health services research: dreams and nightmares, maladies and remedies
Notice bibliographique
Résumé
Interdisciplinarity has become popular in health services research. Advocates suggest that interdisciplinary approaches may produce more accessible, applicable, exciting and realistic knowledge than traditional disciplinary approaches. To date, there has been surprisingly little analysis of the institutional and intellectual demands of interdisciplinarity as a methodology or practice. This paper (1) identifies some basic intellectual and institutional features of interdisciplinary research, (2) describes typical interdisciplinary 'dreams' and corresponding 'nightmares' that researchers might encounter in practice, (3) highlights maladies of interdisciplinary research careers and suggests practical remedies, and (4) discusses implications for health research policy. Individual researchers can avoid pitfalls of interdisciplinarity through strategies that include selective collaboration, cross-training, sustained relationships, good humour, participation in peer review, declaring the place of one's work, and balancing dissemination of research between peer and other audiences. Interdisciplinary activities span institutional boundaries and make novel demands on academic resources and allegiances. Research organizations can improve their hospitality to interdisciplinary work by encouraging straightforward communication, recognising interdisciplinary productivity, making allowances for the higher time and energy costs of interdisciplinary liaisons, and providing the necessary institutional support and stability to cultivate projects to fruition. Alongside the creation of large new interdisciplinary networks and organizations, we should invest in the highly valuable contributions of small and enduring interdisciplinary teams, modest interdisciplinary stretches and evolving interdisciplinary creatures.
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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 | 0,214 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,153 |
| Communication savante | 0,027 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».