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Enregistrement W4388522104 · doi:10.1371/journal.pone.0293879

An international consensus on effective, inclusive, and career-spanning short-format training in the life sciences and beyond

2023· article· en· W4388522104 sur OpenAlex
Jason Williams, Rochelle E. Tractenberg, Bérénice Batut, Erin Becker, Anne M. Brown, Melissa L. Burke, Ben Busby, Nisha K. Cooch, Allissa Dillman, Sam S Donovan, Maria Doyle, Celia van Gelder, Christina R. Hall, Kate L. Hertweck, Kari L. Jordan, John R. Jungck, Ainsley R. Latour, Jessica M. Lindvall, Marta Lloret-Llinares, Gary S. McDowell, R. Curtis Morris, Teresa Mourad, Amy Nisselle, Patricia Ordóñez, Lisanna Paladin, Patricia M. Palagi, Mahadeo A. Sukhai, Tracy Teal, Lou Woodley

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

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensCNIB FoundationQueen's University
Organismes subventionnairesDirectorate for Education and Human ResourcesCold Spring Harbor LaboratoryNational Science Foundation
Mots-clésEquity (law)StakeholderInclusion (mineral)Medical educationDelphi methodPublic relationsPolitical sciencePsychologyMedicineComputer scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM) fields change rapidly and are increasingly interdisciplinary. Commonly, STEMM practitioners use short-format training (SFT) such as workshops and short courses for upskilling and reskilling, but unaddressed challenges limit SFT's effectiveness and inclusiveness. Education researchers, students in SFT courses, and organizations have called for research and strategies that can strengthen SFT in terms of effectiveness, inclusiveness, and accessibility across multiple dimensions. This paper describes the project that resulted in a consensus set of 14 actionable recommendations to systematically strengthen SFT. A diverse international group of 30 experts in education, accessibility, and life sciences came together from 10 countries to develop recommendations that can help strengthen SFT globally. Participants, including representation from some of the largest life science training programs globally, assembled findings in the educational sciences and encompassed the experiences of several of the largest life science SFT programs. The 14 recommendations were derived through a Delphi method, where consensus was achieved in real time as the group completed a series of meetings and tasks designed to elicit specific recommendations. Recommendations cover the breadth of SFT contexts and stakeholder groups and include actions for instructors (e.g., make equity and inclusion an ethical obligation), programs (e.g., centralize infrastructure for assessment and evaluation), as well as organizations and funders (e.g., professionalize training SFT instructors; deploy SFT to counter inequity). Recommendations are aligned with a purpose-built framework-"The Bicycle Principles"-that prioritizes evidenced-based teaching, inclusiveness, and equity, as well as the ability to scale, share, and sustain SFT. We also describe how the Bicycle Principles and recommendations are consistent with educational change theories and can overcome systemic barriers to delivering consistently effective, inclusive, and career-spanning SFT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,218 · 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