Interprofessional Education in Four Canadian Undergraduate Nursing Programs: An Examination of the Supporting Data
Notice bibliographique
Résumé
Canadian nursing programs are required to provide Interprofessional Education (IPE) since formal inclusion in the undergraduate curricula in 2012. This multiple case study explored how four undergraduate university nursing programs in Northern Ontario integrated IPE into their curricula, including opportunities and challenges of meeting the new IPE requirements. Data collected and analyzed in the study were: interviews with program directors, focus groups and interviews with faculty members, program documentation and information on websites, and on-site program observations. This paper extends the findings of this study and the themes identified in it. These themes were as follows: 1) varied understandings of IPE, 2) diverse IPE learning activities within curricula, 3) the requirement for support and resources for IPE and research, 4) student participation and leadership in IPE, and 5) limited IPE evaluation (Author names removed for integrity of review process, 2019). In this paper, the themes are explored in further depth through extensive consideration of documentation provided by the involved universities. These resources complement the data derived through interviews and focus groups with faculty and directors. Exploration of these data is a valuable means of illuminating any congruencies and dissonances found in the director and faculty data.
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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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».