Peeling the layers: a grounded theory of interprofessional co-learning with residents of a homeless shelter
Notice bibliographique
Résumé
Clients, patients, families, and communities must be conceived as partners in care delivery, not just as recipients (D'Amour, D. & Oandasan, I. (2005). Journal of Interprofessional Care, 19(Suppl.), 8-20). Health-care students need an opportunity to understand community member self-determination, partnership, and empowerment (Scheyett, A., & Diehl, M. ( 2004 ). Social Work Education, 23(4), 435-450), within the frame of interprofessional education (IPE) where community members are involved as teachers and learners. The aim of this grounded theory research was to determine the conditions that support health-care students to learn with, from, and about community members. This study took place in a shelter for the homeless where nursing and social work students learned interprofessionally along with residents and clients of the shelter. Data were gathered through 7 months of participant observation, interviews, and focus groups. The interprofessional co-learning theory that emerged introduces the three phases of entering, engaging, and emerging, which co-learners experienced at different levels of intensity. This article outlines the conditions that support each of these phases of the co-learning process. This interprofessional co-learning theory provides a basis for further development and evaluation of IPE programs that strive to actively include community members as teachers and learners, experts, and novices together with service providers, students, and faculty members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».