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Enregistrement W4210784792 · doi:10.1002/jac5.1608

Students' conception of local responses to global problems for a more peaceful and sustainable world: A collaborative education project between Brazil, Canada, Qatar, and New Zealand

2022· article· en· W4210784792 sur OpenAlexaffabout
Kyle John Wilby, Emily Black, Arcélio Benetoli, Bridget Paravattil

Notice bibliographique

RevueJACCP JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CLINICAL PHARMACY · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésGlobal citizenshipCurriculumGlobal healthPolitical scienceFocus groupMedical educationSociologyPedagogyMedicinePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The concept of global citizenship aims to prepare learners to be able to function and be competitive within a global environment. Successful learners may effectively “think globally” but “act locally,” aiming to contribute to positive global change. Objective The goal of this project was to develop research‐informed curricular content for global citizenship tailored to pharmacy students using a pre‐established pedagogical framework. The intended learning outcome for the content was for students to “generate local responses to global problems for a more peaceful and sustainable world.” Methods This study occurred over three phases. Phase 1 consisted of semi‐structured interviews with practicing pharmacists in Brazil (n = 4), Canada (n = 4), New Zealand (n = 4), and Qatar (n = 4) to identify global issues for case development. Phase 2 consisted of pilot testing developed cases from Phase 1 via individual interviews with target students in Canada (n = 2) and a focus group in New Zealand (n = 5). Phase 3 consisted of implementation of a 1.5‐hours teaching event in New Zealand using the refined case material and formative assessment of final‐year pharmacy students (n = 120). Results Phase 1 resulted in five case scenarios (antimicrobial resistance, drug shortages, ocean pollution, climate change, and rise of nationalism) across three categories (global health and wellbeing, climate and environment, and geopolitics and power) that were tested and refined in Phase 2. Phase 3 resulted in student groups being able to achieve the intended learning outcome on a median of 4 (range, 2‐5) of the developed cases. Students' interventions included new dispensing models, use of technology, community engagement, education initiatives, and others. Conclusion Findings support the notion that when tasked to “think globally,” students are able to “act locally” by designing pharmacy practice interventions to reduce the impact of political, environmental, and health‐related global problems.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,433 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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