Interprofessional education internships in schools: Jump starting change
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».