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Enregistrement W4392194873 · doi:10.1007/s10459-024-10314-6

Playing well with others: lessons from theatre for the health professions about collaboration, creativity and community

2024· article· en· W4392194873 sur OpenAlexafffund
Julia Gray, Carrie Cartmill, Cynthia Whitehead

Notice bibliographique

RevueAdvances in Health Sciences Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity Health NetworkCentre for Global Health ResearchWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConceptualizationInterprofessional educationCreativityHealth careHealth professionsActive listeningConceptual frameworkSociologyEmbodied cognitionPedagogyPsychologyEngineering ethicsSocial psychologySocial scienceEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite collaboration among different professions being recognized as fundamentally important to contemporary and future healthcare practice, the concept is woefully undertheorized. This has implications for how health professions educators might best introduce students to interprofessional collaboration and support their transition into interprofessional, collaborative workplaces. To address this, we engage in a conceptual analysis of published collaborative, interprofessional practices and conceptual understandings in theatre, as a highly collaborative art form and industry, to advance thinking in the health professions, specifically to inform interprofessional education. Our analysis advances a conceptualization of collaboration that takes place within a work culture of creativity and community, that includes four modes of collaboration, or the ways theatre practitioners collaborate, by: (1) paying attention to and traversing roles and hierarchies; (2) engaging in reciprocal listening and challenging of others; (3) developing trust and communication, and; (4) navigating uncertainty, risk and failure. We conclude by inviting those working in the health professions to consider what might be gleaned from our conceptualization, where the embodied and human-centred aspects of working together are attended to alongside structural and organizational aspects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,418 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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