MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103716505 · doi:10.3109/13561820.2011.640758

A cross-institutional examination of readiness for interprofessional learning

2012· article· en· W2103716505 sur OpenAlexaff
Sharla King, Elaine Greidanus, Rochelle Major, Tatiana LoVerso, Alan Knowles, Mike Carbonaro, Louise M. Bahry

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfirmatory factor analysisInterprofessional educationCurriculumMedical educationPsychologyGovernment (linguistics)Scale (ratio)Variance (accounting)PedagogyPolitical scienceMedicineHealth careStructural equation modelingBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the readiness for and attitudes toward interprofessional (IP) education in students across four diverse educational institutions with different educational mandates. The four educational institutions (research-intensive university, baccalaureate, polytechnical institute and community college) partnered to develop, deliver and evaluate IP modules in simulation learning environments. As one of the first steps in planning, the Readiness for Interprofessional Learning Scale was delivered to 1530 students from across the institutions. A confirmatory factor analysis was used to expand upon previous work to examine psychometric properties of the instrument. An analysis of variance revealed significant differences among the institutions; however, a closer examination of the means demonstrated little variability. In an environment where collaboration and development of learning experiences across educational institutions is an expectation of the provincial government, an understanding of differences among a cohort of students is critical. This study reveals nonmeaningful significant differences, indicating different institutional educational mandates are unlikely to be an obstacle in the development of cross-institutional IP curricula.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,438 · 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'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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Interprofessional CareMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207