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Enregistrement W2986107739 · doi:10.1177/1049731519885015

Simulation in Social Work Education: A Scoping Review

2019· review· en· W2986107739 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistBest practiceSocial workMedical educationMultimethodologyPsychologyQualitative researchManagement scienceMedicinePedagogySociologyEngineeringManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This article presents a scoping review that synthesized empirical studies on simulation in social work (SW) education. The review maps the research examining characteristics of simulation studies in SW education and emerging best practices. Method: Using Arksey and O’Malley’s scoping review framework to develop the methodology and following the PRISMA-ScR checklist, we selected 52 studies for this review. Results: Most studies were published in North America and included quantitative (37%), qualitative (31%), and mixed methods (33%). Simulation was used to teach generalist and specialized practice with interprofessional practice as the highest area of specialization. Simulation was also used for assessment purposes, and the Objective Structured Clinical Examination was a commonly reported method. We identified several facilitators and barriers to using simulation effectively for teaching and assessment. Conclusions: Our analysis permitted us to identify emerging best practices that can be used to guide teaching. Implications for SW research, teaching, and practice are discussed.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,611
Tête enseignante GPT0,689
Écart entre enseignants0,078 · 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