Ensuring best practice in genomics education and evaluation: reporting item standards for education and its evaluation in genomics (RISE2 Genomics)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Widespread, quality genomics education for health professionals is required to create a competent genomic workforce. A lack of standards for reporting genomics education and evaluation limits the evidence base for replication and comparison. We therefore undertook a consensus process to develop a recommended minimum set of information to support consistent reporting of design, development, delivery, and evaluation of genomics education interventions. METHODS: Draft standards were derived from literature (25 items from 21 publications). Thirty-six international experts were purposively recruited for three rounds of a modified Delphi process to reach consensus on relevance, clarity, comprehensiveness, utility, and design. RESULTS: The final standards include 18 items relating to development and delivery of genomics education interventions, 12 relating to evaluation, and 1 on stakeholder engagement. CONCLUSION: These Reporting Item Standards for Education and its Evaluation in Genomics (RISE2 Genomics) are intended to be widely applicable across settings and health professions. Their use by those involved in reporting genomics education interventions and evaluation, as well as adoption by journals and policy makers as the expected standard, will support greater transparency, consistency, and comprehensiveness of reporting. Consequently, the genomics education evidence base will be more robust, enabling high-quality education and evaluation across diverse settings.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».