Paradoxical Truths and Persistent Myths: Reframing the Team Competence Conversation
Notice bibliographique
Résumé
Medicine has conventionally had an individualist orientation to competence. Individual competence is conceptualized as a stable possession that, once acquired, holds across contexts. Individual competence is necessary; however, it is insufficient for quality health care. We also need to attend to collective competence in order to grapple with paradoxical truths about teamwork, such as: competent individuals can form incompetent teams. Collective competence is conceptualized as a distributed capacity of a system, an evolving, relational phenomenon that emerges from the resources and constraints of particular contexts. This article outlines a set of paradoxical truths about teamwork in health care and uses the concept of collective competence to explain how they can hold true. It then considers a set of persistent myths about teamwork which have their roots in an individualist orientation, exploring how they hold us back from meaningful change in how we educate for, and practice as, health care teams. Finally, the article briefly considers the implications of these truths and myths for educational issues such as interprofessional education and competency-based health professional education.
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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 | 0,050 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,148 |
| Communication savante | 0,025 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,031 |
| 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 ».