Dietitian Preceptor Knowledge, Skills, Attitudes, and Training: Key Informant Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Through consultation with Canadian dietitian informants, we aimed to identify the desired knowledge, skills, and attitudes (KSA) for preceptors, training opportunities, and the barriers that prevent preceptor training. METHODS: In this qualitative study, an open-ended survey was sent electronically to 100 key informants across Canada. Informants had experience as preceptors or with dietitian preceptors. Informants were asked to reflect upon the desired KSA, training needs, and barriers to training for dietitian preceptors. Categories of responses under each of these headings were developed on the basis of informants' responses. RESULTS: Forty-nine key informants completed the survey, for a 49% response rate. Of the respondents, 41% (20/49) were in clinical practice and 35% (17/49) worked in community/public health areas. The knowledge and skills domains consisted of themes related to teaching and learning, including assessing, planning, and evaluating. Attitudes expressed included considering learners as colleagues and the training of learners as a professional responsibility. Perceived barriers to training preceptors included workload demands and a lack of recognition from peers and employers for this work. Dietitian preceptor training opportunities ranged from no training to formal programs. CONCLUSIONS: These findings are integral to the basic understanding of the desired KSA and training needs of Canadian dietitian preceptors.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».