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Enregistrement W4366463608 · doi:10.3148/cjdpr-2023-007

An Exploration of Dietetic Students’ Experiences in a Noncourse-based Service-Learning Opportunity in a Canadian Academic Setting

2023· article· en· W4366463608 sur OpenAlexaffvenueabout
S. Hassib, Anahita Djalilvand, Danielle S. Battram

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupModerationMedical educationService-learningPsychologyService (business)MedicinePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To investigate the experiences of dietetic students in a faculty-supervised, noncourse-based service-learning (NSL) opportunity called Nutrition Ignition! (NI!) to understand how NSL activities contribute to dietetic education. Methods: This study used focus group methodology. A convenience sample was recruited from current members of NI!. Participants completed a brief demographic questionnaire and then engaged in a focus group discussion led by a trained moderator who followed a semi-structured guide. Six focus group discussions were transcribed, and a common theme template was developed by researchers. Results: Out of 46 eligible members of NI!, 33 agreed to participate. The main reasons participants joined NI! were to develop professional skills and to help children in the community. Participants discussed many outcomes from their participation in NI!, including enhanced communication skills, especially in terms of knowledge translation; increased ability to be flexible and adapt to “real-world” situations; deeper awareness of the research process; and expanded world view. Conclusion: This study suggests that NSL is an effective way to build dietetic students’ personal and professional skills and provide an additional opportunity in academic settings to prepare dietetic students for entry-level 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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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