Sociotechnical imaginaries in academic medicine strategic planning: a document analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Along with other industries, healthcare is becoming increasingly digitized. Our study explores how the field of academic medicine is preparing for this digital future. Method Active strategic plans available in English were collected from faculties of medicine in Canada (n = 14), departments in medical schools (n = 17), academic health science centres (n = 23) and associated research institutes (n = 5). In total, 59 strategic plans were subjected to a practice-oriented form of document analysis, informed by the concept of sociotechnical imaginaries. Results On the one hand, digital health is discursively treated as a continuation of the academic medicine vision, with expansions of physician competencies and of research institutes contributions. These imaginaries do not necessarily disrupt the field of academic medicine as currently configured. On the other hand, there is a vision of digital health pursuing a robust sociotechnical future with transformative implications for how care is conducted, what forms of knowledge are prioritized, how patients and patienthood will be understood, and how data work will be distributed. This imaginary may destabilize existing distributions of knowledge and power. Conclusions Looking through the lens of sociotechnical imaginaries, this study illuminates strategic plans as framing desirable futures, directing attention towards specific ways of understanding problems of healthcare, and mobilizing the resources to knit together social and technical systems in ways that bring these visions to fruition. There are bound to be tensions as these sociotechnical imaginaries are translated into material realities. Many of those tensions and their attempted resolutions will have direct implications for the expectations of health professional graduates, the nature of clinical learning environments, and future relationships with patients. Sociology of digital health and science and technology studies can provide useful insights to guide leaders in academic medicine shaping these digital futures.
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 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 | 0,027 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».