Drawing Boundaries: The Difficulty in Defining Clinical Reasoning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clinical reasoning is an essential component of a health professional's practice. Yet clinical reasoning research has produced a notably fragmented body of literature. In this article, the authors describe the pause-and-reflect exercise they undertook during the execution of a synthesis of the literature on clinical reasoning in the health professions. Confronted with the challenge of establishing a shared understanding of the nature and relevant components of clinical reasoning, members of the review team paused to independently generate their own personal definitions and conceptualizations of the construct. Here, the authors describe the variability of definitions and conceptualizations of clinical reasoning present within their own team. Drawing on an analogy from mathematics, they hypothesize that the presence of differing "boundary conditions" could help explain individuals' differing conceptualizations of clinical reasoning and the fragmentation at play in the wider sphere of research on clinical reasoning. Specifically, boundary conditions refer to the practice of describing the conditions under which a given theory is expected to hold, or expected to have explanatory power. Given multiple theoretical frameworks, research methodologies, and assessment approaches contained within the clinical reasoning literature, different boundary conditions are likely at play. Open acknowledgment of different boundary conditions and explicit description of the conceptualization of clinical reasoning being adopted within a given study would improve research communication, support comprehensive approaches to teaching and assessing clinical reasoning, and perhaps encourage new collaborative partnerships among researchers who adopt different boundary conditions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle