Theories, relationships and interprofessionalism: Learning to weave
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we illustrate the application of a number of theoretical frameworks we have used to guide our work in interprofessional education (IPE) and collaborative interprofessional care (IPC). Although we do not claim to be experts in any one of these theories, each has offered important insights that have broadened our understanding of the complexities of interprofessional learning and practice. We have gained an appreciation for an increasing number of theories relevant to IPE and IPC, and, as a result, we have woven together more key principles from different theories to develop activities for all levels of interprofessional learners and clinicians. We pay particular attention to relational competencies, knotworking/idea dominance, targeted tension and situational awareness. We are now drawing on the arts and humanities and complexity theory to foster relationship-building learning. Evaluation of our endeavors will eventually follow these latter theories for methods that better match the human and social experiences that underpin learning. Our "theoretical toolbox" therefore may be of value to educators who develop and implement creative interprofessional learning activities, as well as clinicians interested in moving toward more effective collaboration.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,078 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».