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Enregistrement W2792089289 · doi:10.22230/jripe.2018v8n1a260

Emotional Intelligence and Teamwork Skills Among Undergraduate Engineering and Nursing Students: A Pilot Study

2018· article· en· W2792089289 sur OpenAlexaffvenue
Charlotte Lee, Michele Bristow, Jason Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interprofessional Practice and Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkActive listeningHealth carePsychologyEmotional intelligenceMedical educationNursingMedicineManagementSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare operations require collaboration between healthcare and non-healthcare professionals.Objectives: To examine: a) the effectiveness of a case-based interprofessional education (IPE) workshop, and b) the association between emotional intelligence (EI) and teamwork skills in nursing and industrial engineering trainees.Methods: Undergraduate nursing and industrial engineering students (N = 42) participated in a workshop that requires the integration of knowledge from both disciplines. Previously validated instruments were used to assess EI, empathic listening and teamwork skills pre- and post-workshop.Findings: While results of the multivariate analysis of variance suggested no difference in study variables before and after the workshop, findings from Pearson’s correlation revealed more pairs of significant correlations post-workshop. Positive association between EI and teamwork skills was found post-workshop.Conclusion: IPE workshops beyond conventional healthcare professions are feasible and welcomed by trainees. EI should be considered an antecedent of teamwork.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,437 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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