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Enregistrement W4289745418 · doi:10.1080/10872981.2022.2107419

Enhancing interprofessional collaboration and interprofessional education in women’s health

2022· review· en· W4289745418 sur OpenAlex
Laura Baecher-Lind, Angela C. Fleming, Rashmi Bhargava, Susan M. Cox, Elise Everett, David A. Forstein, Shireen Madani Sims, Helen Morgan, Christopher M. Morosky, Celeste S. Royce, Tammy Sonn, Jill M. Sutton, Scott Graziano

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

RevueMedical Education Online · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterprofessional educationSpecialtyMedical educationMedicineHealth careObstetrics and gynaecologyPerspective (graphical)NursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is from the 'To The Point' series from the Association of Professors of Gynecology and Obstetrics Undergraduate Medical Education Committee. The purpose of this review is to provide an understanding of the differing yet complementary nature of interprofessional collaboration and interprofessional education as well as their importance to the specialty of Obstetrics and Gynecology. We provide a historical perspective of how interprofessional collaboration and interprofessional education have become key aspects of clinical and educational programs, enhancing both patient care and learner development. Opportunities to incorporate interprofessional education within women's health educational programs across organizations are suggested. This is a resource for medical educators, learners, and practicing clinicians from any field of medicine or any health-care profession.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,495 · 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