Training Program in Reproduction, Early Development, and the Impact on Health (REDIH): Evaluation of Year 1
Notice bibliographique
Résumé
Objectives : The purpose of this research was to use the W(e)Learn conceptual framework to design, deliver and evaluate the Reproduction, Early Development, and the Impact on Health (REDIH) training program for graduate students and post-doctoral fellows. Methods: The REDIH program provides stipends and other support, and runs semi-annual two-day face-to-face training sessions for trainees with their mentors. During the sessions, seminars and workshops are provided, and laboratory visits are arranged for trainees. A mixed methods approach (surveys and focus groups) was used to evaluate the content, delivery, structure and service of the first year of the REDIH training program. Results : Trainees recognized and appreciated three main improvements implemented into the second REDIH training session as a result of their feedback: (a) objectives and expectations were made clearer, (b) laboratory visits and more hands-on learning had been implemented, and (c) segregation between trainees and mentors had been greatly reduced. Trainees also had several recommendations for further improvements. Conclusions: Trainees were overwhelmingly appreciative of and grateful for the opportunity to be involved in the REDIH project. Trainees felt their voices had been heard during the first training session and steps were taken to address their expressed concerns and needs in the second session. This study also demonstrated that evaluation is critical for program design, improvement and long-term success. Perceptions of quality were strongly linked to a fit between participants’ experiences, needs, wants, and perceived competencies; a formal evaluation process; and project administrators and the curriculum committee respecting and responding to the participants’ feedback via the evaluators.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».