An interprofessional practice capability framework focusing on safe, high-quality, client-centred health service.
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes an interprofessional capability framework which builds on the existing interprofessional competency and capability frameworks from the United Kingdom, Canada, and the United States of America. Existing published frameworks generally make reference to being client-centred and to the safety and quality of care, and locate interprofessional collaborative practice as the central theme or objective. In contrast, this framework interlinks all three elements: client-centred services, safety and quality of services, and interprofessional collaborative practice. The framework is clear and succinct with an accompanying visual representation that highlights all key features. The framework has informed curriculum which incorporates a common first-year, case-based educational workshops and practice placements within a large complex health sciences faculty of approximately 10,000 students from 22 disciplines. The articulation of these key elements of health practice has facilitated students, academic staff, and community health professionals to develop a shared understanding of interprofessional education and practice. The design, implementation, and evaluation of learning outcomes, learning experiences, and assessments have been transformed with the introduction of this framework, which is highly applicable to other contexts.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».