Creating Community: Strengthening Education and Practice Partnerships through Communities of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Nursing students frequently experience disconnectedness, marginalization and antagonism during their clinical experiences. These experiences limit their ability to fully engage in the social learning that is important to the development of professional skill and identity. Current North American education models emphasize the separation between practice and education, with negative consequences for students and their learning. Re-envisioning the relationship between education and practice using Wenger’s Communities of Practice model promotes the development of mutually beneficial, capacity-building relationships where learning and growth are goals for students and staff alike. Re-creating units as learning organizations committed to learning, reflection, dialogue and quality improvement redefines the education-service relationship and changes the roles of educators and practitioners with respect to the unit learning needs. Wenger’s Communities of Practice model redefines the apprenticeship model of nursing education in ways that allow for more meaningful, effective learning relationships between clinicians, educators and students.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».