Developing a Global Community of Practice for Pharmacy Workforce Resilience—Meet GRiT
Notice bibliographique
Résumé
Workforce resilience in pharmacy is required to ensure the practice, education, and administrative systems remain viable and sustainable over time and when facing challenges. Whether it is addressing burnout of pharmacists or students, or the structure and policies/procedures of employment and professional organizations, working to increase resilience across all individuals and sectors is essential to relieve pressure and promote better well-being, especially during the recent pandemic. The purpose of this article is to describe the development of a community of practice global group focused on development of resilience within the pharmacy workforce that is inclusive of students, pharmacy interns/preregistration and registered pharmacists. The steering group meets monthly and has representation of 24 members across eight countries. Members meet to discuss pertinent issues they are facing in practice, as well as to share and progress ideas on education, research, and practice initiatives. To date, members have collectively implemented resilience training in pharmacy education, researched burnout and resilience in both students and pharmacists, and facilitated international collaborations both within and outside core group members. Future activities will focus on strengthening the community of practice in order to harness the power of the collective.
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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 | 0,031 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».