Defining generic skills to better support the development of future health professionals: results from a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, there has been a growing interest in the role of universities in developing generic skills, in addition to disciplinary ones, to help students adapt to a changing workplace. The need to develop these skills is particularly critical for healthcare students who must face challenges in health systems. This scoping study, following Arksey and O'Malley's ([2005]. Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19–32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616) method provides an overview of the scientific literature on generic skills in health studies. The definitions, categorizations, and measurement tools from 43 articles were mapped and summarized and gaps were identified. Definitions and terms were varied but overall, generic skills are considered cross-disciplinary and cross-professional. Nevertheless, the term skill itself was not defined. The lack of consensus on categorization and assessment led us to propose a typology to group all the skills mentioned into four categories: personal, ideas and object-related, interpersonal and community-related skills. One conclusion is that generic skills are valued foremost in relation to labor market demands with an emphasis on skills such as knowledge, communication, and planning over ethical and citizenship skills that are essential for future healthcare professionals. It is imperative to consider generic skills that are necessary to face the complex challenges of today’s world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».