Characteristics of Engagement and Persistence of Teachers in an Innovative Master's Program Focused on the “One Health” Concept: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to describe the characteristics of teachers' engagement and persistence in an innovative multidisciplinary health program. Participants in this descriptive and comprehensive study consisted of teachers in higher education (veterinary medicine, human medicine, pharmacy, engineers in husbandry) who were involved in the conception and the implementation of an international master's program called MAN-IMAL. This program was characterized by interculturality, multidisciplinarity, using technology, active teaching, and learning. We conducted two focus groups, each of which included six participants. A thematic analysis was performed. The constitution of a community of practice through a process of socialization involving teachers, students, and faculty developers around the "One Health" concept had a positive influence on engagement and persistence. On the contrary, a lack of leadership sharing in the program and a lack of recognition by institutional leaders had a negative effect on persistence. Also, the characteristics of the program had different impacts on stress perceived by the teachers and, therefore, could have both a negative and/or a positive influence on persistence. Our results suggest that the development of a community of practice in an innovative multidisciplinary health program around a unifying concept like One Health can have a positive influence on teachers' engagement and persistence, even in a challenging context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».