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Enregistrement W4364365493 · doi:10.28984/npoj.v3i1.417

Meeting Together in a Good Way: A Discussion on the Educational Mapping Activity of Indigenous Content in a Nurse Practitioner Program

2023· article· en· W4364365493 sur OpenAlexaffabout
Mary Lou Smith, Roger Pilon, Michelle Spadoni, Jenna Bluteau

Notice bibliographique

RevueCanadian Nurse Practitioner Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensLakehead UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCurriculumCultural humilityNursingNational curriculumHealth careSociologyPedagogyMedicineMedical educationPolitical scienceCultural competenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Primary Health Care Nurse Practitioner program carried out a unique curriculum mapping activity related to Indigenous content which resulted in the creation of a report entitled Maawanji'idiwag: Meeting Together in a Good Way. The activity was carried out by a working group which consisted of Indigenous knowledge keepers, Elders, faculty, and a student. The curriculum mapping activity prioritized the health-related Calls to Action from the Final Report of the Truth and Reconciliation of Canada (TRC), the Calls to Justice from Reclaiming Power and Place: The Final Report of the National Inquiry into Missing and Murdered Indigenous Women and Girls and the articles from the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP) as ‘Action Calls’ within a Nurse Practitioner Program. The mapping process was also guided by Bartlett’s decolonizing research framework The associated literature with the intersecting concepts of decolonization, Indigenization, reconciliation, cultural safety, and humility were linked to these national reports and the curriculum mapping activity and subsequent report. The goal of this paper is to share the many insights and learning from the curriculum mapping report to promote further deep dialogues, involvement and meaningful change within nursing education and health care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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