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Enregistrement W4316663046 · doi:10.3390/nursrep13010011

Concept Mapping in Simulation within Nursing Education: A Scoping Review Protocol

2023· review· en· W4316663046 sur OpenAlex

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

RevueNursing Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLConcept mapMEDLINEContext (archaeology)Nurse educationProtocol (science)Computer scienceGrey literatureNursingMedical educationPsychologyMedicinePsychological interventionAlternative medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulation has been found to enhance nursing student knowledge and confidence, as well as to improve clinical performance. The use of concept maps during simulation has been found to play a key role in student learning. There is a need to understand what is known to date about the use of concept mapping in simulation within nursing education. This will help determine the most effective ways to use concept mapping in simulation to foster learning in nursing students. Scoping review question: What is known about the context, processes, and outcomes of concept mapping in simulation within nursing education? METHODS: The scoping review will be conducted in accordance with JBI methodology for scoping reviews and will search the following databases: MEDLINE, CINAHL, PsycMED, EMBASE, and ERIC. This review will consider studies that explore the use of concept mapping in simulation within undergraduate nursing education and will include studies that have used qualitative, quantitative, and mixed methods, as well as literature reviews. Editorials, commentaries, and gray literature will be excluded. Studies published from 1992 onward will be included. The data extracted will include details about the participants, how concept mapping was used within simulation, methods, key findings, and research gaps.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,348 · 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