Going Beyond Kirkpatrick in Evaluating a Clinician Scientist Program: Itʼs Not “If It Works” but “How It Works”
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore how the Canadian Child Health Clinician Scientist Program (CCHCSP) works to achieve prearticulated and emergent outcomes. METHOD: In 2009, after gaining ethical approval from the Hospital for Sick Children, the authors examined quantitative data (e.g., participation in curriculum elements) to ensure sufficient exposure by trainees to the program and quantitative outputs (e.g., publications) to measure achievement of CCHCSP goals. They identified emergent outcomes through grouping and analyzing qualitative data generated through interviews with program graduates. Then, to explore possible theoretical explanations for the emergent findings, the authors conducted a literature review. RESULTS: Graduates participated in high rates in each component of the CCHCSP and produced publications, presented research, and received funding. Interview data revealed an unexpected outcome: that the CCHCSP helped graduates to form new professional identities. These data, along with theoretical assumptions from Ibarra's theory on professional identity change, informed a new theory or model for the CCHCSP. CONCLUSIONS: Early investment in building a program's logic model is invaluable for understanding program goals and for guiding program planning and development. Both employing a strategy that captures emergent program outcomes and investigating (e.g., through a literature search) why and how the program actually works to arrive at these outcomes informs the development and evaluation of future program offerings and may, as in the case of the CCHCSP, offer a new program model or theory.
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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 | 0,158 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».