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Enregistrement W2103364524 · doi:10.1017/s1460396911000203

Encouraging reflection: Do professional development workshops increase the skill level and use of reflection in practice?

2011· article· en· W2103364524 sur OpenAlexaff
Kieng Tan, Angela Cashell, Amanda Bolderston

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate Education
Mots-clésReflection (computer programming)Reflective practiceMedical educationHealth professionalsPsychologyProfessional developmentClinical PracticeMedicinePedagogyNursingHealth careComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reflection is a way of evaluating best practice and challenging existing norms, while at the same time, considering one’s personal values and assumptions in our personal and professional lives. However, many health practitioners may lack the skills to do this effectively. Through participation in a series of three workshops, practitioners in the Radiation Medicine Program at Princess Margaret Hospital have learned and acquired new skills to encourage reflection and reflective practice in themselves, their colleagues as well as with their students. A pre- and post-course survey was used to ascertain their level of knowledge of reflection and reflective practice. An additional survey at 3 months assessed the frequency of use and ongoing comfort level with reflective practice. Results of the evaluation indicate that the participants’ knowledge of reflective practice has improved their understanding of reflection in clincal practice. They recognize the importance of reflection and anticipate increasing their use of reflection in/on practice. As well, participants have been able to sustain the positive momentum 3 months after the course was delivered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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