Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interprofessional collaboration (IPC) is a cornerstone of today's healthcare organizations. IPC is intended to address fragmentation in healthcare systems and increasingly complex healthcare needs, which exceed the expertise of one profession. It requires that clinicians from different professions work together with patients, their families, carers, and communities to provide comprehensive services and quality care. Often linked to quality improvement initiatives, IPC is thought to enhance health outcomes, patient safety and satisfaction, and quality of care. Depending on the interdependence between collaborating clinicians, IPC practices can take various forms. The effectiveness of IPC depends on a set of interrelated factors involving healthcare systems and policy, healthcare organizations, interprofessional teams, and individuals. Communication is a key element of IPC effectiveness but remains undertheorized in much IPC literature. While IPC communication entails the accurate and timely transfer of information, it is also how clinicians negotiate and define patient care, and establish relationships with team members, patients, and their families. Health communication scholars can thus contribute nuanced understandings of IPC communicative practices. Future research should investigate the role of artifacts and especially the role of the person receiving IPC care.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,007 |
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 ».