Problematizing assumptions about interdisciplinary research: implications for health professions education research
Notice bibliographique
Résumé
This article critically examines three assumptions underlying recent efforts to advance interdisciplinary research-defined in this article as communication and collaboration between researchers across academic disciplines (e.g. Sociology, Psychology, Biology)-and examines these assumptions' implications for health professions education research (HPER). These assumptions are: (1) disciplines are silos that inhibit the free flowing of knowledge across fields and stifle innovative thinking; (2) interdisciplinary research generates a better understanding of the world as it brings together researchers from various fields of expertise capable of tackling complex problems; and (3) interdisciplinary research reduces fragmentation across groups of researchers by eliminating boundaries. These assumptions are among the new beliefs shaping the contemporary academic arena; they orient academics' and university administrators' decisions toward expanding interdisciplinary research and training, but without solid empirical evidence. This article argues that the field of HPER has largely adopted the premises of interdisciplinary research but has not yet debated the potential effects of organizing around these premises. The authors hope to inspire members of the HPER community to critically examine the ubiquitous discourse promoting interdisciplinarity, and engage in reflection about the future of the field informed by evidence rather than by unsubstantiated assumptions. For example: Should research centres and graduate programs in HPER encourage the development of interdisciplinary or disciplinary-trained researchers? Should training predominantly focus on methods and methodologies or draw more on disciplinary-based knowledge? What is the best route toward increasing the field's profile within academia and attracting the best students and researchers to engage in HPER? These are questions that merit attention at the current juncture as the future of the HPER field relies on decisions made in the present time.
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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 | 0,448 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,274 |
| Communication savante | 0,042 | 0,071 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».