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Enregistrement W2032422133 · doi:10.3109/13561820.2013.804042

An interprofessional socialization framework for developing an interprofessional identity among health professions students

2013· article· en· W2032422133 sur OpenAlexaff
Hossein Khalili, Carole Orchard, Heather K. Spence Laschinger, Randa Farah

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern UniversityFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)SocializationInterprofessional educationHealth professionsConceptual frameworkCurriculumHealth careSocial identity theoryIdentity formationMedical educationProcess (computing)PedagogyPsychologySociologyEngineering ethicsMedicineSelf-conceptSocial psychologyPolitical scienceSocial groupComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although health professional educational programs have been successful in equipping graduates with skills, knowledge and professionalism, the emphasis on specialization and profession-specific education has enhanced the development of a uniprofessional identity, which has been found to be a major barrier to interprofessional collaborative person-centred practice (IPCPCP). Changes within healthcare professional education programs are necessary to enable a shift in direction toward interprofessional socialization (IPS) to promote IPCPCP. Currently, there is a paucity of conceptual frameworks to guide IPS. In this article, we present a framework designed to help illuminate an IPS process, which may inform efforts by educators and curriculum developers to facilitate the development of health professions students' dual identity, that is, an interprofessional identity in addition to their existing professional identity, as a first step toward IPCPCP. This framework integrates concepts derived from social identity theory and intergroup contact theory into a dual identity model of IPS.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,019
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,475 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations340
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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