MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2380961870

Editorial: Do We Have a Community of Inquiry?

2010· editorial· en· W2380961870 sur OpenAlexaff
Hassan Soubhi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningContext (archaeology)PsychologyComplementarity (molecular biology)PerceptionEmpirical researchValue (mathematics)Social psychologyEpistemologyPedagogyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific research requires a fair share of common sense and industry in collecting and explaining data. Above all, it requires a community of people who explore similar questions, share their knowledge, and develop common tools and language. I invite you to read the lists of authors in this issue of JRIPE as part of the larger community of research in interprofessional practice and education (IPE). What forges the connection between these authors is not time or space, but the common field of IPE inquiry: the need to understand change in collaborative practice, the context of change, and how effective IPE can be in changing student attitudes, learning, or behaviour. Just et al. offer the first entry with a randomized controlled trial assessing behaviour change among medical and nursing students [1]. Their study—a controlled experiment in a simulated setting—goes beyond self-reported perceptions of change. Instead, they develop and examine specific hypotheses on expected behavioural performance with a clear link to the definition of IPE and its core competencies. The result is a rigorous study that shows that generating empirical evidence on the behavioural effects of IPE is not only possible, but that it can also be elegantly inspired. With Grymonpre et al., we move to a quasi-experimental research design [2]. Using Mezirow’s transformative learning theory [3], the study underlines the value of mixed methods, the complementarity of qualitative and quantitative data, and the importance of adequate sample size. Two pre-experimental studies complete this series of quantitative analyses. Shrader et al., using a pre-post test design, report on a model of interprofessional student service-learning and how it may improve or sustain positive attitudes toward teamwork and professional roles [4]. Next, Guitard et al., using a singlegroup post-test-only design, go beyond students’ attitudes to assess students’ interprofessional learning in a rehabilitation clinical placement. The authors illustrate a commendable effort to assess interprofessional learning and the promise of the Personal Reflective Tool that requires further elaboration and testing [5]. Qualitative analyses in this issue examine change and the context of change. Sterrett points to what may constitute effective ingredients for an interprofessional community of practice among fellowship students [6]. Next, King et al., through a comparative exploration of two different communities of professionals, lead us in a search for clues on what an effective learning workplace can look like [7]. Finally, Gotlib et al., using an ethnographic investigation of a primary-care setting [8], report that change moves from first-order to second-order change: from what proJournal of Research in Interprofessional Practice and Education

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,013
Communication savante0,0210,016
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0280,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,015

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,438 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInterprofessional Education and Collaboration→Travaux en français237 207→