Promoting Cultural Competency: A Nutrition Education Model for Preparing Dietetic Students and Training Paraprofessionals in an International Setting
Notice bibliographique
Résumé
Diversity sensitivity and cultural competence must become fundamental components of university curricula. A multi-dimensional nutrition education model was developed for a train-the-trainer program that included training dietetic students who would then train paraprofessionals instrumental in providing education and care for individuals in a community. This model effectively integrated diversity sensitivity, cultural competence, and nutrition competencies for the dietetics students. Eight culturally specific modules on basic nutrition, food sanitation and safety, and prevention, identification and management of prevalent non-communicable chronic diseases were developed during Spring semester 2009. A nutrition education workshop was held for twenty Community Health Aides in the Commonwealth of Dominica during summer (July) 2009. The dietetic students presented the modules and conducted evaluations of the model. Workshop participants rated the modules favorably. Dietary workshops for Community Health Aides can be extremely useful tools for developing a larger base of knowledge, increasing health awareness, and strengthening education and outreach. Likewise, this service learning model exposes students to skills related to grant writing, research, curriculum development, and teaching. This program encouraged students to apply innovative, critical thinking skills necessary to succeed in a dynamic, global profession. Utilizing this educational model will prepare students to be leaders in an increasingly challenging environment.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».