Is There a Problem With Evidence in Health Professions Education?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: What constitutes evidence, what value evidence has, and how the needs of knowledge producers and those who consume this knowledge might be better aligned are questions that continue to challenge the health sciences. In health professions education (HPE), debates on these questions have ebbed and flowed with little sense of resolution or progress. In this article, the authors explore whether there is a problem with evidence in HPE using thought experiments anchored in Argyris' learning loops framework.From a single-loop perspective ("How are we doing?"), there may be many problems with evidence in HPE, but little is known about how research evidence is being used in practice and policy. A double-loop perspective ("Could we do better?") suggests expectations of knowledge producers and knowledge consumers might be too high, which suggests more system-wide approaches to evidence-informed practice in HPE are needed. A triple-loop perspective ("Are we asking the right questions?") highlights misalignments between the dynamics of research and decision-making, such that scholarly inquiry may be better approached as a way of advancing broader conversations, rather than contributing to specific decision-making processes.The authors ask knowledge producers and consumers to be more attentive to the translation from knowledge to evidence. They also argue for more systematic tracking and audit of how research knowledge is used as evidence. Given that research does not always have to serve practical purposes or address the problems of a particular program or institution, the relationship between knowledge and evidence should be understood in terms of changing conversations and influencing decisions.
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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 | 0,643 | 0,841 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,106 |
| Communication savante | 0,053 | 0,106 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».