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Enregistrement W2252932968 · doi:10.4103/1357-6283.101602

Partnering to Enhance Interprofessional Service-Learning Innovations and Addictions Recovery

2007· article· en· W2252932968 sur OpenAlexaff
T V Mihalynuk, Peggy Soule Odegard, Rebecca Kang, Marie Kedzierski, Niall Crowley

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService-learningCurriculumMedical educationGeneral partnershipPopulationMedicinePublic relationsPsychologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Service-learning programs are reported to benefit students, faculty, higher education institutions, community agencies and the relationships among these groups. An interprofessional service-learning paradigm may strengthen these benefits. Community settings can expose students to social and cultural determinants of health, in addition to those biomedical determinants more commonly addressed in health sciences curricula. These experiences can also enhance student understanding of the complexities underlying treatment and prevention of modern health problems, particularly chronic diseases. OBJECTIVE: The purpose of this initiative was to create and deliver interprofessional service-learning innovations that would enhance student learning and addictions recovery. To address this initiative, the University of Washington's Health Science Partnerships in Interdisciplinary Clinical Education (HSPICE) and the Salvation Army Adult Rehabilitation Center (ARC) began a community-campus partnership in 1997. Innovations took into account student educational objectives established by HSPICE which included: participation in interdisciplinary teams, in conjunction with community partners to identify and reduce population-based health issues, realization and articulation of biases regarding issues faced by the participating community, acquiring an understanding of the broader determinants of health and developing an understanding of why the complexity of population health requires interdisciplinary strategies for cost effectiveness. DISCUSSION: Findings are reported from evaluations, needs assessments and ongoing feedback of men recovering from addictions, as applied to health education materials and presentations developed for the ARC. Future directions are highlighted, including the need for further research and evaluation efforts aimed at rigorously assessing cost savings and student knowledge, skills and cultural sensitivity, among others.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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