Expanding Interdisciplinarity: A Bibliometric Study of Medical Education Using the Medical Education Journal List-24 (MEJ-24)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Interdisciplinary research, which integrates input (e.g., data, techniques, theories) from two or more disciplines, is critical for solving wicked problems. Medical education research is assumed to be interdisciplinary. However, researchers have questioned this assumption. The present study, a conceptual replication, clarifies the nature of medical education interdisciplinarity by analyzing the citations of medical education journal articles. Method: The authors retrieved the cited references of all articles in 22 medical education journals between 2001-2020 from Web of Science (WoS). We then identified the WoS classifications for the journals of each cited reference. Results: We analyzed 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 study period, the number of references consistently increased as did the representation of categories to include a diversity of topics such as business, management, and linguistics. Discussion: Our study aligns with previous research, suggesting that medical education research could be described as inwardly focused. However, the observed growth of categories and their increasing diversity over time indicates that medical education displays increasing interdisciplinarity. Now visible, the field can raise awareness of and promote interdisciplinarity, if desired, by seeking and highlighting opportunities for future growth.
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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 | 0,011 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,144 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».