MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897580755 · doi:10.1111/medu.13651

What is the state of complexity science in medical education research?

2018· article· en· W2897580755 sur OpenAlexaff
Sayra Cristancho, Emily Field, Lorelei Lingard

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos, Complexity, and Education
Établissements canadiensWomen's and Gender Studies et Recherches FéministesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationVariety (cybernetics)Field (mathematics)SimplicityDisciplineScience educationHealth scienceComplexity scienceData scienceComputer scienceSociologyEpistemologyPsychologyMathematics educationSocial scienceManagement scienceMedicineMathematicsLibrary scienceMedical educationArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: 'Complexity' is fast becoming a 'god term' in medical education, but little is known about how scholars in the field apply complexity science to the exploration of education phenomena. Complexity science presents both opportunities and challenges to those wishing to adopt its approaches in their research, and debates about its application in the field have emerged. However, these debates have tended towards a reductive characterisation of complexity versus simplicity. We argue that a more productive discussion centres on the multiplicity of complexity orientations, with their diverse disciplinary roots, concepts and terminologies. We discuss this multiplicity and use it to explore how medical education researchers have taken up complexity science in prominent journals in the field. METHODS: We synthesised the health sciences and medical education literature based on 46 papers published in the last 18 years (2000-2017) to describe the patterns of use of complexity science in medical education and to consider the consequences of those patterns for our ability to advance scholarly conversations about 'complex' phenomena in our field. RESULTS: We identified four patterns in the use of complexity science in medical education research. Firstly, complexity science is described in a variety of ways. Secondly, multiple approaches to complexity are used in combination in single papers. Thirdly, the type of complexity science used tends to be left implicit. Fourthly, the complexity orientation used is much more commonly located using secondary source citation rather than primary source citation. CONCLUSIONS: The presence of these four patterns begs the question: Do medical education scholars understand that there are multiple legitimate orientations to complexity science, deriving from distinct disciplinary origins, drawing on different metaphors and serving distinct purposes? If we do not understand this, a cascade of potential consequences awaits. We may assume that complexity science is singular in that there is only one way to do it. This assumption may cause us to perceive our way as the 'right' way and to disregard other approaches as illegitimate. However, this perception of illegitimacy may limit our ability to enter into productive dialogue about our complexity science-inspired research.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0180,022
Études des sciences et des technologies0,0080,055
Communication savante0,0400,052
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical EducationMême sujetChaos, Complexity, and EducationTravaux en français237 207