Dietitians’ Perceptions of Precepting: Knowledge, Skills, Attitudes, Barriers, and Training
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The extent to which dietitians agreed or disagreed with key informants' perceptions of precepting knowledge, skills, and attitudes (KSA), training needs, and barriers was determined. METHODS: A 98-item survey was developed and distributed electronically to Dietitians of Canada members (n=5376). RESULTS: Of the 750 respondents who completed the survey (14% response rate), more than 95% agreed that preceptors should have knowledge of promoting learning and skills acquisition, and of learner assessment and evaluation. More than 90% of respondents agreed that preceptors should have skills in planning, teaching, coaching, research, facilitation, and evaluation. Differences in respondents' perceptions of preceptor participation in practice-based research differed with years of experience. Respondents with fewer than five years of experience had a higher level of agreement that preceptors should participate in practice-based research than did those with more experience (P<0.05). Respondents indicated that barriers to precepting training were insufficient time (93%) and work environments not supportive of precepting (64%). CONCLUSIONS: The findings articulate the KSA, training needs, and barriers to precepting considered significant for dietitian preceptors. The results are important for the advocacy for resources to support the training and development of preceptors, upon whom sustainability of the profession depends.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».