AGING: RETHINKING WHAT AND HOW WE TEACH
Notice bibliographique
Résumé
Due to changing demographics, it is increasingly necessary for professional nurses to acquire competency in the care of older adults. The specialty of gerontological nursing is caught among health care directives, physician assisted suicide, the position of older adults in society, practice setting challenges (i.e., staffing requirements, workload, blend of staff skill levels), various interests in curricula revisions, and career development. The specialty developed relatively recently in practice and even more recently in education, and as such often lacks the structural and institutional support needed for it to flourish. Described in this poster, through a descriptive case study, is a curriculum re-design initiative undertaken by a University’s Faculty of Nursing (Alberta, Canada). The Faculty restructured its undergraduate nursing curriculum to integrate aging content and related clinical experiences throughout its four year program. It was cognizant of the mandate, through legislation, to educate a generalist nurse at the undergraduate level of nursing education. At the same time, it asked how do we best provide aging content to our undergraduate students? The purpose of this case study is to further understanding of an integrative approach to facilitate learning opportunities for undergraduate nursing students. A description of the work done by the Faculty in moving the integration of aging content from the spark of an idea to reality is provided. The benefits for students are described through feedback from them and from faculty members. Recommendations for continued enhancement of the program, specific to aging content, are included.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».