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Enregistrement W2128374707 · doi:10.1002/chp.102

Continuing education at the cutting edge: Promoting transformative knowledge translation

2007· article· en· W2128374707 sur OpenAlexaff
Carol L. McWilliam

Notice bibliographique

RevueJournal of Continuing Education in the Health Professions · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningContext (archaeology)AccountabilityPublic relationsPerspective (graphical)Engineering ethicsSociologyMedical educationMedicinePedagogyKnowledge managementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the evidence-based practice movement gains momentum, continuing education practitioners increasingly confront the challenge of developing and conducting opportunities for achieving research uptake. Recent thinking invites new approaches to continuing education for health professionals, with due consideration of what knowledge merits uptake by practitioners, who should play what role in the knowledge transfer process, and what educational approach should be used. This article presents an innovative theory-based strategy that encompasses this new perspective. Through a facilitated experience of perspective transformation, clinicians are engaged in an on-the-job process of developing a deeply felt interest in research findings relevant to everyday practice, as well as ownership of that knowledge and its application. The strategy becomes a sustainable, integrated part of clinical practice, fitting naturally within its dynamic, unique environment, context, and climate and overcoming the barrier of time. Clinician experience of a top-down push toward prescribed practice change is avoided. With an expanded role encompassing facilitation of active learning partnerships for practice change, the continuing educator fosters a learning organization culture across the institution. The resultant role changes and leadership and accountability issues are elaborated.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeSans objet
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

Citations71
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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