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Enregistrement W2266010256 · doi:10.1111/medu.12833

Socio‐material perspectives on interprofessional team and collaborative learning

2016· article· en· W2266010256 sur OpenAlexaff
Angus McMurtry, Shanta Rohse, Kelly N Kilgour

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationCognitive reframingContext (archaeology)TeamworkCollaborative learningHealth careSociologyLearning theoryPsychologyPedagogyEngineering ethicsEpistemologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Interprofessional teamwork and collaboration have become important parts of health care practice and education. Most of the literature on interprofessional learning, however, assumes that learning is something acquired by individuals and readily transferred to other contexts. This assumption severely limits the ways in which interprofessional educators and researchers can conceptualise and support learning related to collaborative interprofessional health care. Socio-material theories provide an alternative to individualistic, acquisition-oriented notions by reconceiving learning in terms of collective dynamics, participation in social communities and active engagement with material contexts. METHODS: Socio-material literature and theories were reviewed to identify concepts relevant to interprofessional learning. After briefly summarising the origins and key principles of socio-material approaches, the authors draw upon specific socio-material theories--including complexity theory, cultural-historical activity theory and actor-network theory--in order to reconceive how learning happens in interprofessional contexts. This reframing of interprofessional learning focuses less on individuals and more on collective dynamics and the actual social and material relations involved in practice. DISCUSSION: The paper proposes five ways in which learning may be enacted in interprofessional teamwork and collaboration from a socio-material perspective: (i) diverse contributions; (ii) social interactions and relationships; (iii) synthesis of professional ideas; (iv) integration of material elements, and (v) connections to large-scale organisations. For each of these categories, the paper provides practical illustrations to assist educators and researchers who wish to identify and assess this learning. CONCLUSIONS: Although more exploratory than comprehensive, this paper articulates many key aspects of socio-material learning theories and offers practical guidance for those who wish to employ and assess them in interprofessional contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,421 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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