Perspective integration capability: A valid and reliable measurement instrument for assessing knowledge integration readiness in interdisciplinary collaborations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Work in science, medicine, and engineering increasingly relies on collaborations among diverse experts to solve complex problems. Despite the importance of interprofessional training and practice to enhance collaboration and knowledge integration, there is a lack of a conceptually meaningful, valid, and reliable measure of individual capacity for interdisciplinary knowledge integration. This study contributes a conceptual framework and empirical tool to facilitate both research and practice of interdisciplinary collaborations. Methods: We conduct a three-phase, five-study investigation to develop and validate a measure of individual perspective integration capability (PIC), which assesses individual willingness and ability to integrate knowledge with others during collaborative work. Phase 1 includes item generation and reduction in three studies using different samples of respondents. Phase 2 demonstrates convergent and discriminant validity with conceptually related and unrelated constructs, using a separate sample of respondents. Phase 3 tests criterion-related validity and mediation by examining the multilevel relationships between PIC and key antecedents and outcomes, using data from a unique sample of research scientists in interdisciplinary medical research teams. Results: Across the three phases of our study, the results demonstrate support for the PIC instrument's factor structure, reliability, and validity. We also demonstrated that the PIC construct has important implications for individuals engaged in interdisciplinary collaborations. Conclusions: Having a conceptually meaningful, valid, reliable, and easily administered survey instrument will facilitate further study of interdisciplinary collaboration, and the development and evaluation of integration efforts of teams engaged in convergent and translational initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,019 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».