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Enregistrement W3026547615 · doi:10.4236/ce.2020.115056

Recognizing Change in Post-Graduate Medical Education Using the Organizational Knowledge Creation Model

2020· article· en· W3026547615 sur OpenAlexaffabout
Nicolás Fernández, Nicole Leduc, Nathalie Caire Fon, Louis‐Georges Ste‐Marie, Dat Nguyen-Dinh, Andrée Boucher

Notice bibliographique

RevueCreative Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisOrganizational learningContext (archaeology)PerceptionPsychologyMedical educationKnowledge managementGraduate medical educationQualitative researchComputer scienceMedicineSociologyAccreditation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Université de Montréal medical school implemented Competency-based medical education, an important organizational change. Recognizing and reporting progress towards change is critical for success. Yet, informative frameworks that allow educators to track progress aren’t available. We used the Organizational Knowledge Creation Model for such a purpose. Purpose: This paper reports on how we used the Organizational Knowledge Creation Model to recognize change towards Competency-based Medical Education implementation. Method: Because Organizational Knowledge Creation Model focuses on the relationships between individuals and social structures, we selected an embedded case study approach. Diverse case sampling was used to select three academic departments: internal medicine, surgery and psychiatry. Data collection was conducted at two intervals, two years apart. Semi-structured interviews (individual and group) were conducted with Department Heads and Educators. Thematic analysis was conducted on the 15 interview transcripts and coded according to the four Organizational Knowledge Creation Model stages. Results: As implementation begins, selected and trained Educators critically revisit teaching routines and develop common conception of Competency-based medical education. This enables communication with wider audiences and intervene within existing working groups where Competency-based medical education is “broken down” into practical concepts. Educators’ roles evolved from “expert” who disseminates knowledge about Competency-based medical education, to responsive and pragmatic tutors who develop practical tools with peers and program directors. Conclusion: The Organizational Knowledge Creation Model framework provided a deep understanding of ongoing change. Study participants, interviewed twice, described their perception of change as it progressed as well as insights into the underlying dynamics. As medical schools evolve, Organizational Knowledge Creation Model may be a valuable conceptual tool to track progress and describe tangible changes.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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