Unsettling Settled Knowing: Reconciling Differences in Expert Practice
Notice bibliographique
Résumé
Occupational subgroups with similar training often develop differing work practices within their local settings. These differences may create inconsistencies when organizational change brings subgroups together to work alongside each other. Based on a two-year qualitative study of a hospital merger combining two neonatal intensive care units, we consider how differing expert practices may be challenged, preserved, or reconciled when subgroups are brought together. We find that reconciliation processes are unexpectedly triggered by novice newcomers who struggle to socialize into a consistent way of working. Comparing five expert practices over time, we also find that when groups are able to converge around the type of knowledge that should apply to expert practices (abstract versus experiential knowledge), a form of reconciliation is possible, but when there is divergence around the type of knowledge that is relevant to the situation, reconciliation fails. Converging on experiential knowledge implies a simplified process of reconciliation that preserves expert autonomy while masking residual differences. Converging on abstract knowledge involves a complex, multilayered process in which expert subgroups need to revert in part to mechanisms resembling those that underpinned their initial socialization into the discipline. These mechanisms include mobilizing evidence to update abstract knowledge, situated mentoring with respected experts, and authoritative reinforcing via interventions from high-status professionals. Our study highlights the challenges of changing expert practices that are rooted in ingrained experiential knowledge. It reveals that abstract knowledge alone is insufficient and that reconciliation invariably involves settlements and agreements on what form of knowledge matters. Funding: This work was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».