On collective self‐healing and traces: How can swarm intelligence help us think differently about team adaptation?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care teams are increasingly forced to navigate complex challenges to achieve their collective aim of delivering high-quality, safe patient care. The teamwork literature has struggled to develop strategies that promote effective adaptive behaviours among health care teams. In part, this challenge stems from the fact that truly collective adaptive behaviour requires members of the teams to abandon the human urge to act self-sufficiently. Nature contains striking examples of collective behaviour as seen in social insects, fish and bird colonies. This collective behaviour is known as Swarm Intelligence (SI). SI remains poorly described in the health care team literature and its potential benefits hidden. OBJECTIVE: In this cross-cutting edge paper, I explore the principles of SI as they pertain to systemic or collective adaptation in human teams. In particular, I consider the principles of trace-based communication and collective self-healing and what they might offer to team adaptation researchers in medical education. RESULTS: From a SI perspective, a solution to a problem emerges as a result of the collective action of the members of the swarm, not the individual action. This collective action is achieved via four principles: direct and indirect communication, awareness, self-determination and collective self-healing. Among those principles, trace-based communication and collective self-healing have been purposefully used by other industries to foster team adaptation. Trace-based communication relies on leaving 'traces' in the environment to drive the behaviour of others. Collective self-healing is the ability of the swarm to cope with failure and adapt to changes by permitting swarm members to be interchangeable. CONCLUSIONS: While allowing teams to rely on indirect communication and to be interchangeable might create discomfort to our ways of thinking, teams outside health care are demonstrating their value to advance human teamwork. SI offers a helpful analogy and a constructive language for thinking about team adaptation.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».