MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2624003318 · doi:10.22230/jripe.2017v6n2a235

The Impact of Hidden Curriculum in Wilderness-Based Educational Events on Interprofessional Competencies: A Mixed-Method Study

2017· article· en· W2624003318 sur OpenAlexafffundvenue
Maurianne Reade, Marion Maar, Nicole Cardinal, Lisa Boesch, Sara Lacarte, Tara Rollins, Nicholas Jeeves

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesNorthern Ontario Academic Medicine Association
Mots-clésCurriculumInterprofessional educationMedical educationMedicineTest (biology)Event (particle physics)PsychologyNursingPedagogyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this study was to determine if interprofessional skills, attitudes, and behaviours could be learned during an austere medicine educational activity where interprofessionalism remained within the informal and hidden curriculum.Methods and Findings: We used a mixed-methods approach to examine the potential acquisition of interprofessional competencies during wilderness medicine educational events. Thirty-four participants, over two events, completed interprofessional learner contracts, audio diary entries between patient scenarios, and the Interprofessional Collaborative Competency Attainment Survey (ICCAS) using a retrospective pre-test/post-test design. Audio diary entries showed the reflection that took place between scenarios during the orienteering portion of the event and the adjustments toward interprofessionalism that took place. Both the survey and audio diaries confirmed that participants perceived an improvement of their interprofessional competencies after the WildER Med event.Conclusions: The outcomes confirm that interprofessional competencies can be developed during a learning event such as WildER Med, where the interprofessional curriculum is hidden. Austere medicine, which is at the base of this learning event, represents an opportunity for the further understanding and exploration of interprofessional education.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,535 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Research in Interprofessional Practice and EducationMême sujetInterprofessional Education and CollaborationTravaux en français237 207