Expanding Interdisciplinarity: A bibliometric study of medical education using the MEJ-24
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Interdisciplinary research has been deemed to be critical in solving society’s wicked problems, including those relevant to medical education. Medical education research has been assumed to be interdisciplinary. However, researchers have questioned this assumption. The present study, a conceptual replication, provides an analysis using a larger dataset and bibliometric methods to bring more clarity to our understanding on the nature of medical education interdisciplinarity or lack thereof. Method The authors retrieved the cited references of all published articles in 24 medical education journals between 2001-2020 from the Web of Science (WoS). We then identified the WoS classifications for the journals of each cited reference. Results The 24 journals published 31,283 articles referencing 723,683 publications. We identified 493,973 (68.3%) of those cited references in 6,618 journals representing 242 categories, which represents 94% of all WoS categories. Close to half of all citations were categorized as “education, scientific disciplines” and “healthcare sciences and services”. Over the two decades studied, we observed consistent growth in the number of references in other categories, such as education, educational research, and nursing. Additionally, the variety of categories represented has also increased from 182 to 233 to include a diversity of topics such as business, management, and linguistics. Discussion This study corroborates prior work while also expanding it. Medical education research is built upon a limited range of fields referenced. Yet, the growth in categories over time and the ongoing increased diversity of included categories suggests interdisciplinarity that until now has yet to be recognized and represents a changing story.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheBibliométrie Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».