MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093791198 · doi:10.1002/chp.20071

Electronic communities of practice: Guidelines from a project

2010· article· en· W2093791198 sur OpenAlexaff
Kendall Ho, Sandra Jarvis-Selinger, Cameron D. Norman, Linda Li, Tunde Olatunbosun, Céline Cressman, Anne Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationBest practiceMedical educationIntervention (counseling)Health professionalsHealth careClinical PracticeEvidence-based practiceMedicinePsychologyNursingKnowledge managementAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The timely incorporation of health research into the routine practice of individual health practitioners and interprofessional teams is a widely recognized and ongoing challenge. Health professional engagement and learning is an important cog in the wheel of knowledge translation; passive dissemination of evidence through journals and clinical practice guidelines is inadequate when used alone as an intervention to change the practices of the health professionals.An evolving body of research suggests that communities of practice can be effective in facilitating the uptake of best practices by individual health professionals and teams. Modern information technologies can extend the boundaries and reach of these communities, forming electronic communities of practice (eCoP) that can be used to promote intra- and interprofessional continuing professional development (CPD) and team-based, patient-centered care. However, examples of eCoPs and examination of their characteristics are lacking in the literature. In this paper, we discuss guidelines for developing eCoP. These guidelines will be helpful for others considering the use of the eCoP model in interprofessional learning and practice.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,488 · 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

Citations59
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Continuing Education in the Health ProfessionsMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207