Learning With Patients, Students, and Peers
Notice bibliographique
Résumé
Conceptualizations of workplace learning have moved from knowledge acquisition to learning as participation in the practices and cultures of the workplace environment. Along with this has come an appreciation of applicability of sociocultural learning theories, which frame learning as occurring within "communities of practice" or learning being "situated" within a workplace environment where collaboration and social interaction are fundamental to the learning process. These conceptualizations of workplace learning are ideally suited to health professions where learners are supervised in clinical work environments and then continue to work in team-based environments as graduates. However, what happens to workplace learning for novice practitioners who have limited periods of clinical supervision and then graduate into solo or small group practices (which may also be in rural or remote locations) and embark on long working careers without supervision? This paper argues workplace learning needs to be scaffolded and supported to reach its full potential in these environments. Drawing on workplace-based learning theory, we highlight the ubiquitous nature of learning in the workplace, the importance of active engagement, reflection, and individual meaning making. Through this reframing of traditional notions of continuing professional development, we emphasize the importance of patients, students, and other practitioners as partners in workplace learning for solo practitioners. We also focus on the role of educators, professional associations, and regulators in helping solo practitioners recognize, access, and maximize the learning opportunities inherent in relatively isolated practice environments.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
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 ».