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Enregistrement W3200156181 · doi:10.1111/eje.12720

Behavioural change as a theme that integrates behavioural sciences in dental education

2021· article· en· W3200156181 sur OpenAlexaff
Arnaldo Perez, Jacqueline Green, Geoff D.C. Ball, Maryam Amin, Sharon M. Compton, Steven Patterson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Dental Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumTheme (computing)Behavioural sciencesContext (archaeology)Relevance (law)Medical educationDental educationPsychologyBehavior changeIntervention (counseling)MedicinePedagogyPsychotherapistSocial psychologyComputer sciencePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavioural sciences curriculum in dental education is often fragmented and its clinical relevance is not always apparent to learners. Curriculum integration is vital to understand behavioural subjects that are interrelated but frequently delivered as separate issues in dental programmes. In this commentary, we discuss behavioural change as a curricular theme that can integrate behavioural sciences in dental programmes. Specifically, we discuss behavioural change in the context of dental education guidelines and describe four general phases of behavioural change (defining the target behaviour, identifying the behavioural determinants, applying appropriate behavioural change techniques and evaluating the behavioural intervention) to make the case for content that can be covered within this curricular theme, including its sequencing. This commentary is part of ongoing efforts to improve the behavioural sciences curriculum in dental education in order to ensure that dental students develop the behavioural competencies required for entry-level general dentists.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,105 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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