Stepping up to Interprofessional Practice: A Health Department Promotes Interdisciplinary Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper accepts that complex health and social care requires collaboration and team work. For any team to succeed, rehearsing, practicing or training is essential. In most areas of life team training occurs before the game and continues between games. In the health system there is some debate about whether interprofessional learning (IPL) needs to occur before licensure (registration), or can be left until after licensure. However, there is general agreement that IPL or team training must happen if health teams are to work successfully. We argue that Australia lags behind the UK, US, Canada and other similar countries in implementing IPL because state, territory and the Australian government haven't provided leadership in the field (Productivity Commission 2005, p. 46). In the measured terms of the Productivity Commission's Position Paper on the health workforce 'an active approach' is needed that identifies the collaborative outcomes wanted and the mechanisms to achieve them. If we in Australia are to have a Southampton, then governmental action, at both the state and national level, to plan for, fund and support IPL will be needed.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».