An Autoethnographic Study of Interprofessional Education Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thiis qualitative longitudinal study describes an Interprofessional Education (IPE) collaboration between a public university with medical and pharmacy schools and a private, non-affiliated university with a nursing school. The study explores the dynamics of the IPE partnership and lessons learned over a three-year period in which members of the collaborative directed three IPE simulations.Methods and Findings: An autoethnographic inquiry technique was used to interview eight collaborators who designed and implemented a large-scale IPE simulation for approximately 300 students and 100 faculty members annually for three years. Two, 90-minute group narrative interviews were conducted and audio recorded for transcription and analysis. Five themes emerged: Natural Collaboration, Shared Vision and Commitment, Integrations and Synergy, All Hands on Deck, and Lasting Foundations. Collaborators agreed the joint effort was a positive experience with multidimensional returns on investment. They applied teamwork competencies to build the partnership, develop the IPE simulation, and overcome implementation challenges.Conclusions: Thiis article provides readers with the opportunity to learn from those who have been intimately involved in the design and implementation of a large-scale IPE collaboration to enhance the shared learning process for health students and faculty. Findings highlight the complexity of building an IPE collaborative and the necessity to build partnerships with facilitators committed to communication.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».