Social Justice and Dietetic Education: Are We Preparing Practitioners to Lead?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To explore dietetic practitioners’ perceptions of their education and training in the knowledge, skills, and confidence to understand social justice issues and to engage in socially just dietetic practice and social justice advocacy. Methods: An online semi-qualitative survey sent to Canadian dietitians. Results: Most respondents (n = 264; 81.5%) felt that knowledge- and skill-based learning about social justice and social justice advocacy should be a part of dietetic education and training. Reasons given by respondents for the importance of social justice learning include: client-centred care and reflexive practice, effecting change to the social and structural determinants of health, preventing dietitian burnout, and relevance of the profession. Yet, over half of respondents either strongly disagreed or disagreed that they were adequately prepared with the knowledge (n = 186; 57.4%), skills (n = 195; 60.2%), or confidence (n = 196; 60.5%) to engage in advocacy related to social justice concerns. Some questioned the practicality of adding social justice learning via additional courses to already full programs, while others proposed infusing a social justice lens across dietetic education and practice areas. Conclusions: Dietetic education and training must do more to prepare dietitians to answer calls for dietitians to engage in social justice issues through practice and advocacy.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».