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Enregistrement W2050684223 · doi:10.1080/13561820903051469

Interprofessional education internships in schools: Jump starting change

2009· article· en· W2050684223 sur OpenAlexaff
Twyla Salm, Hirsch Greenberg, Myrna Pitzel, Doug Cripps

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipInterprofessional educationMedical educationJumpPsychologyMedicineSociologyHealth carePolitical sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Placing our practicum students into an interprofessional education (IPE) practicum without prior course work is an unorthodox idea, however, it was discovered that the road to IPE success is not along a single pathway. This multi-case study explores the experience of seven cohorts of pre-service professionals from the faculties of Education, Nursing, Justice Studies, Kinesiology and Health Studies and Social Work who engaged in a 14-week, full-time interprofessional internship in inner-city schools. Findings suggest that this IPE practicum provided a forum for students to develop sophisticated communication skills and more fully respect the scope and breadth of each other's practice while working towards improving the quality of care for children through interprofessional collaboration. The discussion raises issues related to: the unique challenges of IPE in community-based settings, where lack of mentoring and issues related to "authenticity" emerge; "othering" and the ways in which discourse re-inscribes racist ways of knowing; and the value of co-constructed learning and the need to respond to emerging needs in context rather than in a linear, sequential process. Over two years, it was discovered that a seemingly backward approach to IPE moved our agenda forward in directions we had not anticipated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,425 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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