Moving toward co-production: five ways to get a grip on collaborative implementation of Movement Behaviour curricula in undergraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
Several "calls to action" have imposed upon medical schools to include physical activity content in their overextended curricula. These efforts have often neither considered medical education stakeholders' views nor the full complexity of medical education, such as competency-based learning and educational inflation. With this external pressure for change, few medical schools have implemented physical activity curricula. Moreover, Canada's new 24-Hour Movement Guidelines focus on the continuum of movement behaviours (physical activity, sedentary behaviour, and sleep). Thus, a more integrated process to overcome the "black ice" of targeting all movement behaviours, medical education stakeholder engagement, and the overextended curriculum is needed. We argue for co-production in curriculum change and offer five strategies to integrate movement behaviour curricula that acknowledge the complexity of the medical education context, helping to overcome our "black ice." Our objectives were to investigate 24-Hour Movement Guideline content in the medical curriculum and develop an integrated process for competency-based curriculum renewal. Stakeholders were equal collaborators in a two-phased environmental scan of 24-Hour Movement Guideline content in the Queen's University School of Medicine. Findings and a working curriculum map highlight how new, competency-based content may be embedded in an effort to guide more relevant and feasible curriculum changes.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».