Item generation and pilot testing of the Comprehensive Professional Behaviours Development Log.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this project was to generate and refine criteria for professional behaviors previously identified to be important for physical therapy practice and to develop and pilot test a new instrument, which we have called the Comprehensive Professional Behaviours Development Log (CPBDL). Items were generated from our previous work, the work of Warren May and his colleagues, a competency profile for entry-level physical therapists, our regulatory code of ethics, and an evaluation of clinical performance. A group of eight people, including recent graduates, clinical instructors and professional practice leaders, and faculty members, refined the items in two iterations using the Delphi process. The CPBDL contains nine key professional behaviors with a range of nine to 23 specific behavioral criteria for individuals to reflect on and to indicate the consistency of performance from a selection of "not at all," "sometimes," and "always" response options. Pilot testing with a group of 42 students in the final year of our entry-to-practice curriculum indicated that the criteria were clear, the measure was feasible to complete in a reasonable time frame, and there were no ceiling or floor effects. We believe that others, including health care educators and practicing professionals, might be interested in adapting the CPBDL in their own settings to enhance the professional behaviors of either students in preparation for entry to practice or clinicians wishing to demonstrate continuing competency to professional regulatory bodies.
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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 | 0,047 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».