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Enregistrement W4392295824 · doi:10.1002/lim2.99

The better health club: A model for global, interdisciplinary learning in lifestyle medicine

2024· article· en· W4392295824 sur OpenAlexaff
Lawrence Paddon, Kristi L. Storoschuk, Vivienne Acuna, Arian Ariaye, Olivia C. Brandon, Nicolas Di Leo, Ryan Gharios, Kaylie Zapanta, Thomas R. Wood, David A. Horner

Notice bibliographique

RevueLifestyle Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeDiversity (politics)Public relationsHealth promotionSpace (punctuation)Medical educationPsychologySociologyMedicinePolitical sciencePublic healthComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Contemporary students increasingly benefit from non‐hierarchical education, including peer‐led work, which moves beyond more ridged traditional educational structures. Such approaches encourage engagement, two‐way communication, diversity of thought and collaboration. This piece shares the stories and experiences of students with a shared interest in health promotion and lifestyle medicine who took part in a peer‐led, internationally based online student group. The forum aimed to provide a space for students to explore and discuss diverse topics within the health sphere in an attempt to bridge the gap between areas of expertise and education. The group capitalised on the normalisation of remote video meetings following the COVID‐19 pandemic to bring together a small group of diverse students from across the globe on a weekly basis for journal clubs, presentations, debates and guest lectures. Group member feedback was obtained and highlighted key gaps in much traditional education, which the group addressed. These included moving beyond educational and research silos, the importance of preventative health approaches and the need for more judgement‐free and inclusive learning environments. Alignment with the current health landscape and potential for scaling the group format more widely is discussed. The article concludes by emphasising the advantages of this approach in fostering a network of learners prepared to tackle future health challenges.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
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