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Enregistrement W4238937637 · doi:10.21203/rs.3.rs-135727/v1

Reimagining Community Relationships for Organizational Learning: a Scoping Review With Implications for a Learning Health System

2020· review· en· W4238937637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOrganizational learningKnowledge managementPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Communities represent a highly relevant source of knowledge with regard to not only healthcare performance but also sociocultural context, yet their role in learning health systems has not been studied. Situating the learning health system as an organization, this paper explores the phenomenon of organizational learning from or with communities (defined as one of ‘the people,’ such as a town, a specific patient group or another group directly receiving a healthcare service). Methods: We conducted a scoping review to determine what is known about organizational learning from or with communities that the organization serves, and to contribute to a more comprehensive evidence base for building and operating learning health systems. In March 2019, we systematically searched six academic databases and grey literature, applying no date limits, for English language materials that described organizational learning in relation to knowledge transfer between an organization and a community. Numerous variables were charted in Excel and synthesized using frequencies and thematic analysis. We updated this search in August 2020. Results: In total, 42 documents were included in our analysis. We found a disproportionate emphasis on learning explicit knowledge from community rather than on tacit knowledge or learning in equal partnership with community. Our review also revealed inconsistently defined concepts, tenuously linked with their theoretical and empirical foundations. Our findings provide insight to understand the organization-community learning relationship, including motives and power differentials; types of knowledge to be learned; structures and processes for learning; and transformative learning outcomes. Conclusions: Our review makes a singular contribution to organizational learning literatures by drawing from diverse research disciplines such as health services, business and education to map what is known about learning from or with community. Broadly speaking, learning health systems literature would benefit from additional research and theory-building within a sociological paradigm so as to establish key concepts and associations to understand the nature of learning with community, as well as the practices that make it happen.

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.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0120,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,071 · 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