MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040563247 · doi:10.3928/00220124-20090522-06

Reflecting, Refueling, and Reframing: A 10-Year Retrospective Model for Faculty Development and Its Implications for Nursing Scholarship

2009· review· en· W2040563247 sur OpenAlexaff
Anna Marie Alteen, Paula Didham, Cathy Stratton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Continuing Education in Nursing · 2009
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensGovernment of Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipCognitive reframingBachelorFaculty developmentContext (archaeology)PortfolioProfessional developmentNurse educationSociologyMedical educationEngineering ethicsPsychologyPedagogyMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors retrace their journey during the past 10 years as faculty members engaged in the implementation of a new bachelor of nursing (collaborative) program. They outline the major personal challenges related to increasing credentials and portfolio development for teachers within a university environment. The authors extrapolate from the relevant literature on teaching and scholarship, and thereby analyze the methodologies that enhanced the faculty development process for them during this time. Specifically, they discuss the methods that facilitated meaningful reflection on their new roles and responsibilities; nurtured their professional growth and afforded opportunities for refueling and reenergizing along the way; and provided a vision for reframing their practice as nurse educators in light of previous experiences. With reference to Boyer's model of scholarship, the authors also explore possible implications for further analysis of the faculty development process within the broader context of nursing scholarship.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,396 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Continuing Education in NursingMême sujetReflective Practices in EducationTravaux en français237 207