Notice bibliographique
Résumé
Effective healthcare is vital to prevent illnesses and injuries, to provide treatments and rehabilitation from illnesses and injuries, and to enhance physical, psychological, and social health and well-being. Twenty-first-century healthcare has become a “team sport” that requires multidisciplinary teams with diverse knowledge, skills, abilities, perspectives, and wisdom. Multidisciplinary healthcare teams include physicians, nurses, dentists, psychologists, physical and occupational therapists, and other healthcare practitioners; healthcare researchers, scholars, and educators; healthcare administrators and policymakers; as well as patients and patients’ significant others. This volume includes chapters that address multidisciplinary teams from many different professional, scholarly, and experiential perspectives of experts around the globe. The chapters are written by scholars, practitioners, and educators from Canada, Grenada, Iran, Nigeria, Norway, Qatar, South Africa, United Kingdom, and the United States. It is the goal of this volume to increase understanding of what factors improve and detract from effective multidisciplinary teamwork in healthcare in order to improve its application and enhance the well-being of patients, practitioners, and all members of healthcare teams. Topics addressed in this volume include teams and team members, the importance and benefits of teamwork in healthcare, teamwork skills, and enablers, creating and optimizing healthcare teams, team challenges, and educating healthcare professionals for multidisciplinary teams. Each chapter stands alone to make meaningful contributions regarding multidisciplinary teamwork in healthcare. Together, the chapters in this volume provide a valuable and thoughtful discussion of multidisciplinary teams in healthcare along with a comprehensive list of references for readers who want to dig deeper.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,238 | 0,133 |
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 ».