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Enregistrement W3016436055 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.09327

Systems Thinking: An approach for departmental transformation in the life sciences

2020· article· en· W3016436055 sur OpenAlexaff
Erika G. Offerdahl, Gita Gangera, Claire Bronson, Steve Byers, William B. Davis, Alyce DeMarais, Ginger Fitzhugh, Christine M. Goedhart, Nalani Linder, Carrie Liston, Jenny McFarland, Joann Otto, Pamela Pape-Lindstrom, Carol A. Pollock, C. Gary Reiness, Stasinos Stavrianeas, Mary Pat Wenderoth

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipMedical educationPlan (archaeology)Liberal arts educationThe artsPsychologyPolitical scienceHigher educationPublic relationsMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Partnership for Undergraduate Life Sciences Education (PULSE) is a national organization that supports department‐level efforts to transform life sciences programs to align with the recommendations of Vision and Change (V&C). With support from the NSF, a team of PULSE fellows from the Pacific Northwest region created a program consisting of (1) a three‐day, team‐based workshop on how to apply systems‐thinking approaches to organizational change and (2) a mentored execution of a department‐level transformation plan. Over the past five years, faculty teams have participated from over 40% (63/148) of institutions in the NW region, including 27 community colleges, 15 liberal arts, and 11 masters granting, 9 doctoral granting and one professional‐degree granting institutions. Reported here are the short and long term outcomes of the first 45 institutional teams from years 1–3 of the project. A mixed‐methods approach was applied to (a) understand the ways in which NW PULSE supported departmental transformation, (b) identify strategies used by department and the relative efficacy of those strategies, and (c) determine emergent practices to inform departmental transformation efforts nationwide. Pre‐ and post‐surveys were administered prior to and immediately following the workshop and 6–7 months later. Long‐term effects of program participation were measured by a longitudinal survey. Fifty‐seven percent of the 138 individual participants responded to the survey, representing 87% (39 of 45) of institutions. An outlier sampling approach was subsequently used to interview faculty and administrators at 12 institutions to identify factors that contribute to departmental/institutional transformation. Results from the evaluation provide insight into potential “better practices” for supporting biology education reform. First, our data support the recommendation for systematic and inclusive engagement of faculty, especially faculty that represent the composition of the department and those that have decision‐making power or influence in the department. Further, while a critical mass of faculty is needed for transformation, our data suggest that effective transformation need not involve all department faculty members. Second, our data underscore the importance of providing a range of resources and support. Not surprisingly, there is no “one‐size‐fits‐all” approach because each institution has its own unique context. Finally, our data demonstrate the efficacy of applying systems thinking to department transformation efforts. These data are consistent with prior literature encouraging multiple levers across levels within the organization to catalyze change.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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