MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064305473 · doi:10.1590/s1414-32832011005000001

Development of interprofessional collaborative practices within undergraduate programs on healthcare: case study on the Family Health Alliance in Fortaleza (Ceará, Brazil)

2011· article· en· W2064305473 sur OpenAlexaff
Ivana Cristina de Holanda Cunha Barrêto, Francisco Antônio Loiola, Luiz Odorico Monteiro de Andrade, Ana Ester Maria Melo Moreira, Caio Garcia Correia de Sá Cavalcanti, Carlos André Moura Arruda, André Luiz Façanha da Silva

Notice bibliographique

RevueInterface - Comunicação Saúde Educação · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisAllianceEnthusiasmContext (archaeology)Interprofessional educationMedical educationExploratory researchHealth carePerspective (graphical)PsychologyFamily healthQualitative researchSociologyNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors present the dynamics of mentoring work within the Family Health Alliance (FHA), an extension program that fosters interprofessional collaboration from a social learning perspective. The objective of this study was to describe and evaluate the program dynamics and their repercussions among the participants. The context, basis, objectives and organization of work situations for students from six different undergraduate programs on health sciences were analyzed by means of an exploratory development study conducted between January and December 2008. In the first phase, the participants were two teams consisting of one mentor and four students. In the second phase, there were three mentors and eight students. Thematic analysis on the students discourse emphasized their enthusiasm about the possibility of interprofessional collaboration as an instrument for change. The professional mentors were found to have developed a better understanding of their role and greater teaching awareness.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInterface - Comunicação Saúde EducaçãoMême sujetHealth, Nursing, Elderly CareTravaux en français237 207