MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198439738 · doi:10.46542/pe.2021.211.443448

Competency assessors’ cognitive map of practice when assessing practice based encounters

2021· article· en· W3198439738 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePharmacy Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInter-rater reliabilityProtocol (science)Reliability (semiconductor)CognitionPsychologyClinical PracticeMedical educationProtocol analysisApplied psychologyMedicineNursingDevelopmental psychologyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is growing evidence that inconsistencies exist in how competencies are conceptualised and assessed. Aim: This study aimed to determine the reliability of pharmacist assessors when observing practice-based encounters and to compare and contrast assessors’ cognitive map of practice with the guiding competency framework. Methods: This was a qualitative study with verbal protocol analysis. A total of 25 assessors were recruited to score and verbalise their assessments for three videos depicting practice-based encounters. Verbalisations were coded according to the professional competency framework. Results: Protocols from 24 participants were included. Interrater reliability of scoring was excellent. Greater than 75% of assessment verbalisations were focused on 3 of the 27 competencies: communicate effectively, consults with the patient, and provide patient counselling. Conclusion: Findings support the notion that assessment completed within practice could be largely informed by a single component of the interaction or more specifically, what ‘catches the eye’ of the assessor.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,420 · 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