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Evaluating transdisciplinary methods: a new scale for measuring knowledge integration
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AI
DOI：10.1057/s41599-025-05634-w.png)
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摘要
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跨学科研究为应对复杂社会挑战提供了一种有前景的方法，通过在联合学习过程中整合科学知识和经验知识。跨学科方法对于支持知识整合至关重要，能够使来自学术界内部和外部的行动者评估其专业知识、分享见解并共同创造创新解决方案。尽管对跨学科方法日益感兴趣，但其有效性仍缺乏研究，这主要归因于缺乏标准化工具来衡量其对知识整合的贡献。这一差距尤为显著，因为跨学科方法的实用性取决于知识整合作为一个多维、迭代的过程，该过程促进学习但不预设结果。本研究开发并实证检验了一种新型量表，以评估跨学科方法对知识整合的贡献。量表开发过程涉及对48篇文献来源的系统综述，将超过300条陈述综合为34个条目。这些条目在包含71名参与者的研讨会上进行了测试，使用了两种不同的跨学科方法：跨学科情景构建和严肃游戏开发。参与者代表了三个学术学科的专业知识以及来自乳制品和肉类供应链以及游戏开发的经验知识。探索性因子分析揭示了知识整合的两个不同维度：社会情感因子和认知-沟通因子。这一发现促成了一份包含25个条目的改进量表。该量表随后被用于比较两种跨学科方法，从而提供了一种比较分析其各自对知识整合贡献的工具。该文章还强调了量表的局限性，并对未来量表改进提出了建议。通过改进测量跨学科方法的方法论基础，本研究有助于跨学科研究的持续改进。
Keyword:
transdisciplinary research
knowledge integration
method evaluation
scale development
collaborative learning
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
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引用论文
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