MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W10268684

Perceptions, Motivations, and Concerns of Post-Secondary Faculty Regarding Implementing Service-Learning Pedagogy Into Curriculum

2008· article· en· W10268684 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cynthia Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Dietetic Association · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Central Florida
Mots-clésPedagogyCurriculumService-learningPerceptionService (business)PsychologyMedical educationSociologyBusinessMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burnaby Hospital recently implemented a computerized Food Management System. The system is fully operational in the Extended Care Unit (ECU) and now is being introduced in the Acute Care Unit (ACU). The main goals for the new program were: cost savings, more effective use of foodservice employee time and skills, and better patient care. To date, the total time saved by use of the computerized system has been equivalent to one full time employee. The ECU dietitian's and the dietary technician's duties have been upgraded. The technician has been relieved of clerical tasks and has taken over some responsibilities formerly performed by the dietitian; the dietitian is able to perform more administrative and planning tasks; and the former ECU coordinator is manager of patient services and responsible for coordinating changes in the computer system. Research indicates that this system, designed and developed for Burnaby Hospital by Rick Hepting & Associates and running on an MAI Basic Four min computer, model 210, is unique among North American hospitals. Current applications include manipulation of patient diet information for automatic menu processing, food tallying, and production of nourishment labels. Future enhancements will take care of production reporting, standard recipe printouts, food cost analysis, and nutrient analysis. The system has valuable potential for use in other hospitals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Dietetic AssociationMême sujetService-Learning and Community EngagementTravaux en français237 207