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Enregistrement W1512881782 · doi:10.1108/jhom-09-2012-0164

Introducing a multimedia course to enhance health professionals’ skills to facilitate communities of practice

2014· article· en· W1512881782 sur OpenAlexaffabout
Sonya L. Jakubec, John Parboosingh, Barbara Colvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Organization and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorInteractivityMedical educationCommunity of practicePracticumPsychologyQualitative researchSession (web analytics)NarrativePedagogyMedicineMultimediaComputer scienceSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Scholarship about communities of practice (COP) is uncovering evidence that interactivity between community members contributes to improvement in practice. Leadership and facilitation are crucial elements of successful COP implementation. The purpose of this paper is to describe an innovative COP facilitator's course and report on the experiences of participants in the first course. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: In response to this need and emerging evidence, an on-line COP facilitator's course was developed and implemented in Alberta, Canada, in 2011. This course included a home-based COP practicum, introductory face-to-face session, an on-line discussion board moderated by faculty and on-line learning modules. Evaluation of the course was formalized in a qualitative study incorporating content analysis of postings, semi-structured interviews of successful participants and narrative responses to questions in a post course survey. FINDINGS: A total of 15 of 22 participants perceived they acquired basic knowledge about community facilitation by completing the self-learning modules and assignments. Many did not establish home-based COP and only partially participated in the interactive components of the course. Six participants successfully completed the course by establishing home-based COP and actively participating in the social and interactive components of the course. They perceived they met course objectives and greatly benefited from participation in the course, in particular when they pushed themselves to facilitate in new and different ways, and when they were actively engaged with their home-based COP where they could practice and receive feedback. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: While the main reasons why participants dropped out or failed to complete all course components were reported, the experiences and perceptions of six participants who successfully completed all course components form the major part of the evaluation of the course and hence introduce bias. A more in depth analysis of why learners are reluctant to engage in participatory learning could be the focus of further studies. PRACTICAL IMPLICATIONS: The following key recommendations emerged in the study alongside recommendations for further study of best practices in supporting COP facilitation. First, a formal interview before enrollment into the COP facilitator's course is recommended to reinforce the comprehensiveness, time commitment and the practical applications intended within the course. Second, methods of "aggressive facilitation" with skilled COP facilitators can best model facilitation to those involved in the course. Third, supporting course participants to trial out a diversity of community facilitation skills in the safety of the course is crucial to success. ORIGINALITY/VALUE: The collaboration, networking and interactivity of interdisciplinary health care workers is of tremendous consequence to health outcomes and a vital concern to practitioners and administrators. Little is currently understood of the leadership and facilitation of the COP models and these discoveries lend a timely contribution to the field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,422 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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