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Enregistrement W2604105794 · doi:10.3148/cjdpr-2017-004

The Nature of Competition in Dietetics Education: A Narrative Review

2017· review· en· W2604105794 sur OpenAlexaffvenue
Jillian Ruhl, Daphne Lordly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)NarrativeCollegialityPsychologyMedical educationPedagogyOpposition (politics)Narrative reviewMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact on student development associated with being part of a competitive program is an emerging finding in dietetics research. As such, a narrative review of relevant literature was conducted pertaining to competition in post-secondary programs and the educational experience of students with respect to developing a career in dietetics. The review was guided by 2 questions: How is competition experienced by students? What strategies can reduce competition among dietetics students within the educational experience? A refined literature screening process justified including 32 articles in the review. The overall review findings suggested that, across dietetics programs, the outcomes of competition negatively impacted students' personal identity, motivation in the learning process, and involvement behaviours, including collaboration among students, participation in academic opportunities, and student relationships with faculty. The implementation of strategies conducive to addressing the effects of excessive competition and building a supportive academic environment, for example increasing collegiality and engaging students in intrinsic learning, are important for continued growth of the dietetics profession. Educators can reflect on the complex nature of competition and how the effects of excessive competition may be in opposition with the competencies that students are expected to develop as professionals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,305
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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