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Enregistrement W2164733735 · doi:10.1044/sbi16.4.131

Collaborative Groups: Application of a Framework for Interprofessional Collaboration in a High School Setting

2015· article· en· W2164733735 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Tyszka, Lynette DiLuzio

Notice bibliographique

RevuePerspectives on School-Based Issues · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationInterpersonal communicationMedical educationHealth careCollaborative CarePsychologyHealth professionalsMultidisciplinary approachNursingMedicineMental healthSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interprofessional collaboration (IPC), also referred to as interdisciplinary collaboration, is defined in the social work literature as “an effective interpersonal process that facilitates the achievement of goals that cannot be reached when individual professionals act on their own” (Bronstein, 2003, p. 299). IPC is well documented in health care literature and is largely considered best practice in both clinical & educational settings. So much so that the World Health Organization (WHO) developed a Framework for Action on Interprofessional Education (WHO, 2010) and the Canadian Interprofessional Health Collaborative (CIHC) developed a National Interprofessional Competency Framework (CIHC, 2010). According to a systematic review of collaborative models for health and education professionals working in the school settings, models of IPC are described in research but not explicitly evaluated, and there remains a need for robust research in this area (Hillier, Civetta, & Pridham, 2010). This article describes the implementation of an IPC with high school aged students in a special education classroom. The following interconnecting domains from the Canadian National Interprofessional Competency Framework (CIHC, 2010) will be discussed and described: Role Clarification Patient/Client/Family/Community-Centered Team Functioning Collaborative Leadership Interprofessional Communication Interprofessional Conflict Resolution Background considerations, benefits, and barriers will be reviewed also.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,460
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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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