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Enregistrement W2131694910 · doi:10.11114/jets.v2i4.427

Effective Teaching and Learning in Interprofessional Education in Child Welfare

2014· article· en· W2131694910 sur OpenAlexaff
Robert F Whiteley, Gillespie Judy, Robinson Cathy, Watts Wilda, Carter Deb

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Training Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleWelfarePresentation (obstetrics)Social workPsychologyMedical educationSocial WelfareInterprofessional educationPedagogyMedicineHealth careDevelopmental psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on research regarding interprofessional education (IPE) in child welfare conducted in 2009 and 2010. Pre service nursing, social worker and teacher education candidates participated in a workshop that “exposed” (Charles, Bainbridge & Gilbert, 2010) students to IPE in child welfare. This paper addresses a gap in literature in IPE in child welfare. Literature in IPE precedes a description of the workshop followed by an explanation of the integrated expert presentation, case study, modeling, reflection and small and large group processes. Results of the survey administered to workshop attendees are presented. Likert scaled questions indicate a high degree of satisfaction with the workshop organization, pedagogy and objectives. Responses to the open-ended questions align closely with the Thistlethwaite and Moran (2010) learning outcomes framework. It is clear that pre-service students learned with, from and about each other’s discipline. 2 tables and an extensive reference list are included.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,439 · 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.

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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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