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Enregistrement W4392875320 · doi:10.1016/j.teln.2024.02.016

From acting to simulation: Contributions of theatre students to healthcare simulation

2024· article· en· W4392875320 sur OpenAlexaff
Jaime Alonso Caravaca‐Morera, Hanna Sanabria-Barahona, Maria Lí­gia dos Reis Bellaguarda, María Itayra Padilha, Amina Silva

Notice bibliographique

RevueTeaching and learning in nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePsychologyMedical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of student theaters as simulated patients (SP) can improve the learning process, but studies on the SP methodology in Costa Rica are limited. Thus, this study investigated the contribution of theatre students as SP, as perceived by faculty and nursing students. This study used the action-research framework and the data collection included observational data and qualitative interviews. The data were analyzed through three phases: pre-analysis, exploration of the material, and treatment/interpretation. Participants included 20 undergraduate nursing students and eight faculty members. The involvement of actors in the simulation increased the psychological fidelity and realism of the simulation, leading to deeper experiential training. Therefore, the inclusion of theater students as SP with acting training in nursing undergraduate or postgraduate courses can be an effective strategy to promote emancipatory learning and has potential for developing critical-reflective thinking skills when used in a constructivist pedagogical 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 GPT0,467
Écart entre enseignants0,438 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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