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Enregistrement W2727592300 · doi:10.1093/geroni/igx004.4636

COMPETENCIES IN EUROPEAN GERONTOLOGICAL HIGHER EDUCATION. AN EXPLORATIVE STUDY ON CORE ELEMENTS

2017· article· en· W2727592300 sur OpenAlexaff
Eric Schoenmakers, JoAnn Damron‐Rodriguez, Janet C. Frank, Birgit Pianosi, Jan Jukema

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensHuntington University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisCore competencyCore (optical fiber)PsychologyCommon coreMedical educationService (business)MedicineSociologyComputer scienceQualitative researchSocial scienceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores whether there is a common core of competencies in European gerontology education programs by doing a cross-comparison of five undergraduate level programs. Content analysis of competency profile documents at the five European educational programs were studied using thematic analysis. Study results document that there indeed is a common core of elements in gerontological educational programs. Three clusters which included a total of fifteen categories were identified. The clusters were labeled professional attitude, communication skills and service provision. Clusters and categories varied across the five programs. One program in particular included less clusters and categories. This may reflect a difference in focus in the program, but could also reflect a less elaborately formulated competency profile document. The results of this study show that, at the level of formulating competencies, there is a strong agreement on the major components that are important for a gerontologist at the undergraduate level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,160 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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