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Enregistrement W4283713128 · doi:10.1016/j.jsps.2022.06.023

Strategic job market-guided development of pharmacy bachelor‘s curriculum and its importance in maintaining the profession viability in the Middle Eastern countries: Colleges of pharmacy in the UAE as a model

2022· article· en· W4283713128 sur OpenAlexfundno aff
Taher Hatahet, Hala Al-Obaidi, Ismaiel A. Tekko, Tianbao Chen

Notice bibliographique

RevueSaudi Pharmaceutical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésCurriculumAccreditationPharmacyBachelorCurriculum developmentExperiential learningPopulationMedical educationPolitical sciencePublic relationsMedicinePedagogySociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Middle East has high youth population; however, it is challenged by uncertain economic situation. Higher education plays a crucial role in the development of nations by equipping generations with the knowledge and skill through cumulative curriculum development. Like other professions, pharmacy is a dynamic field of study where continuous improvements are required to keep the viability of the profession and endow future generations with up to date skills. This article describes a strategy for pharmacy curriculum development considering four layers. The strategy starts from the understanding of the current situation in a university, looking into national, international accreditations and job market. The strategy covers development from program to subject's level. The strategy is applied to pharmacy programs in the UAE. Upon analysis, several recommendations were obtained for curriculum improvements. At individual university level, there is a need to work on clinical oriented topics in the curriculum to fit with international accreditation and country's vision. Details on this can be taken form deeper analysis of job market and stakeholders in the UAE. On the national level, unifications of total credit hours for the degree across universities needs to be envisaged with limits on contact experiential hours. The strategy has the potential of extrapolating to other Middle Eastern countries.

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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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