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Enregistrement W3005979499 · doi:10.1080/13561820.2020.1714563

Making it real: the institutionalization of collaboration through formal structure

2020· article· en· W3005979499 sur OpenAlexafffund
Daniel W. Miller, Elise Paradis

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHealth careBlueprintInstitutionalisationFunction (biology)SociologyKnowledge managementConstruct (python library)Public relationsHealthcare deliveryPsychologyEngineering ethicsEpistemologyPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboration has achieved widespread acceptance as an indispensable element of healthcare delivery in recent decades, despite modest evidence for its impact on healthcare outcomes. Attempts to understand this seeming paradox have been based mostly in functionalist or conflict-theoretical approaches. Currently lacking, however, is an articulation of how collaborative ideals are embedded in broadly shared beliefs about what healthcare is and how it operates. In this article, we examine how language used in the CanMEDS competency framework and in two guides for Family Health Teams construct idealized versions of rational, autonomous physicians and primary care organizations, respectively. Informed by phenomenological sociology and neo-institutional theory, we characterize these documents as elements of formal structure, the putative "blueprints" for healthcare planning and activity. Drawing on this analysis, we argue that these documents and "collaborative" formal structures in general, not only function as tools to make healthcare more collaborative, but also create an appearance of "real" collaboration, independently of the realities of practice. We argue that they thus instill confidence that the current healthcare system functions according to deep-seated societal values of justice and progress. We conclude by emphasizing the potentially distorting influence of this on efforts to understand and improve healthcare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,415 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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