Community Partnership Interprofessional Program as Pedagogy: Process Outcomes and Faculty Impressions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since 1992, East Tennessee State University (ETSU) has augmented traditional health professions curricula with community-based, experiential learning through the Community Partnership Interprofessional Rural Health Program. The program was expanded in 2005 by including more interprofessional faculty, students, and community partners. Interprofessional teams of students and faculty work with community organizations to identify health needs and assets and implement health education programs or services.Methods and Findings: Course process outcomes were compiled from a survey of section reports and presentations. Faculty impressions of being involved in the course were gathered through conducting interviews with five interprofessional faculty. From 2005–2011, community partners included individuals, groups, and organizations within seven counties in Tennessee. Forty programs and services have been implemented through the program during the past seven years. Faculty reported the main reasons for being involved are their interests in interprofessional education and working in communities. Faculty also cited 12 different types of teaching strategies (pedagogical approaches) employed through the course.Conclusions: The Community Partnership Interprofessional Rural Health Program at ETSU is a testing ground for the unique combination of communitybased learning and interprofessional health education. Study findings demonstrate how the course has benefited faculty, students, and communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».