Navigating the research landscape: How paradigms shape health professions education research
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The rich and varied landscape of Health Profession Education (HPE) research includes many different approaches to research practice, often reflecting different research paradigms and different ontological, epistemological and axiological positions. The coexistence of different approaches to research practice and the valuing of interdisciplinary research means those conducting research in HPE must not only be able to situate their work within this landscape but also have an appreciation of similarities and differences across research practices in order to conduct or engage with interdisciplinary scholarship. To support HPE scholars and researchers in navigating the interdisciplinary HPE research landscape, we provide an overview of six paradigms used in HPE research and provide several means through which to compare and contrast their attributes. METHOD: Using a metaphor of mapping the HPE research landscape, we present three maps through which to examine the similarities, differences and areas of overlap across six key paradigms in HPE research. Focusing on the ontological, epistemological and axiological elements of these different paradigms, we provide an opportunity for readers to consider these paradigms concurrently. DISCUSSION: These three means of mapping can be reflective aids for those engaging in HPE research; allowing for a nuanced consideration of ontological, epistemological and axiological position for a given research practice. Having an understanding of research practices and approaches that span multiple paradigms can help support individual scholars to situate their work within the HPE landscape and help research teams engaging in interdisciplinary research navigate important paradigmatic differences. We hope that these maps provide tools and terminology to better navigate research landscapes while recognizing that maps can never accurately reflect the full complexity, nuance and detail of the territory.
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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 | 0,066 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».