INACSL Standards of Best Practice for Simulation: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the historical evolution of the International Nursing Association for Clinical Simulation and Learning's (INACSL) Standards of Best Practice: Simulation. BACKGROUND: The establishment of simulation standards began as a concerted effort by the INACSL Board of Directors in 2010 to provide best practices to design, conduct, and evaluate simulation activities in order to advance the science of simulation as a teaching methodology. METHOD: A comprehensive review of the evolution of INACSL Standards of Best Practice: Simulation was conducted using journal publications, the INACSL website, INACSL member survey, and reports from members of the INACSL Standards Committee. RESULTS: The initial seven standards, published in 2011, were reviewed and revised in 2013. Two new standards were published in 2015. The standards will continue to evolve as the science of simulation advances. CONCLUSION: As the use of simulation-based experiences increases, the INACSL Standards of Best Practice: Simulation are foundational to standardizing language, behaviors, and curricular design for facilitators and learners.
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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 | 0,174 | 0,304 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».