MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414034205 · doi:10.1016/j.socscimed.2025.118565

Delivering the script: The educational activities of medical device industry representatives as a knowledge management strategy

2025· article· en· W4414034205 sur OpenAlexafffund
Quinn Grundy

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMedical deviceBusinessKnowledge managementMedical educationMedicinePublic relationsPolitical scienceComputer scienceBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Representatives of the medical device industry are routinely present in hospitals to provide education and support related to their products which, collectively, represent a company's knowledge management strategy. Between 2021 and 2022, I undertook an interpretive, phenomenological qualitative study at a large, urban, academic medical centre in Canada to examine industry's role in practice-based education. I conducted interviews (n = 23) and focus groups (N = 2) with 36 participants working across departments in roles spanning the point-of-care to executive leadership. Drawing on social studies of the co-construction of users and technologies, I examine the implications of involving commercial interests in the acquisition, circulation, and deployment of knowledge needed to practice in concert with medical technologies. Participants described manufacturers as the source of knowledge needed to use and maintain medical products and equipment and technology transfer occurred through in-services, product samples, and trial periods. However, the circulation of knowledge did not always happen freely: industry sought to maintain its position as a key intermediary in these technology transfers by controlling the flow of knowledge needed to practice in concert with technology. Instances of breakdown in access to knowledge meant that commercial interests became apparent to end-users as they conflicted with existing norms, processes, and clinical goals. Analysis of educational activities involving medical device industry representatives provides insight into the industry's strategic knowledge management, but also analysis of new forms of power and resistance to commercial goals that originate in practice and among proximate gatekeepers for technologies to practice settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,391
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueSocial Science & Medicine→Même sujetPharmaceutical industry and healthcare→Travaux en français237 207→