Graduate student service learning in medically underserved communities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : This qualitative analysis aimed to ascertain the impact of community-oriented service learning experiences on community engagement of nurse practitioner students through the analysis of written student experience reflections. The UCSF Elev8 Healthy Students & Families project marked the beginning of an ongoing interprofessional academic-practice partnership in which health science graduate students have been assigned to service learning projects in school based health centers located in medically underserved neighborhoods. Methods : Semi-structured self-reflections were collected from nurse practitioner and dental students between 2011 and 2015. Sixty graduate students provided written reflections before, during and after their service learning experiences. Dimensional analysis, a form of grounded theory, was employed as the primary analytic strategy. Results : Several major processes were identified, including interprofessional learning and communication development. Tangible experiences with the social determinants of health proved centrally important to effective learning. Important conditions impacting the student experience were whether or not students were from or had experience in underserved communities and how they perceived the orientation/preparation. Conclusions : This project provided valuable opportunities for growth as clinicians, including familiarization with community engagement, communication skills, interprofessional opportunities, and role modeling possible career pathways for community youth. Academic institutions partnering with community health sites for service learning should integrate thoughtful orientation to sites and community health topics. Finally, creating a space to discuss how a student’s own personal background impacts their experiences is critical and may serve to enrich the opportunity for all students involved.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».