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Enregistrement W4293446069 · doi:10.29390/cjrt-2022-006

A longitudinal study on the impact of simulation on positive deviance through speaking up

2022· review· en· W4293446069 sur OpenAlexafffundvenue
Efrem Violato

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDeviance (statistics)PsychologyIntervention (counseling)Psychological interventionApplied psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Students reported positive learning outcomes during a simulation study addressing compliance and speaking up. Purpose Investigate if the impacts of the simulation had a lasting effect on participants after moving into practice. Method Semi-structured interviews focusing on memory of the study, psychological impacts, educational impacts, professional impacts, and experiences in practice were conducted with Advanced Care Paramedics (3) and Respiratory Therapists (7) between 19 and 24 months after the original study. Discussion Participants indicated the simulation helped them develop the skill and confidence to speak up, preparing them to speak up in practice. Primary findings included: (i) the importance of experience for speaking up, (ii) the benefit of high-impact simulation, and (iii) the importance of simulation training. Conclusions Simulation for speaking up should occur early. Conducting high-impact simulations for speaking up is a practical and actionable intervention that appears to enhance confidence, ability, and likelihood of speaking up in practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,125 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission3
Résumé présentoui

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