Health Sciences Librarians’ Instructional Engagement in Continuing Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Healthcare professionals (HCPs) have an ongoing need for continuing education (CE) while Health Science Librarians (HSLs), accustomed to supporting a range of learning needs in a variety of contexts, are well situated to provide CE that addresses information retrieval, literacy, management, and more. To better understand the extent of HSL delivered CE activities, we undertook a scoping review to determine how HSLs instruct practicing HCPs in support of their CE. Methods: We searched for published and unpublished literature sources including PubMed (NCBI), Embase (Elsevier); Dissertations and Theses Global (ProQuest); CINAHL (EBSCO); Library, Information Science and Technology Abstracts (EBSCO); and Library Literature and Information Science Full Text (EBSCO). To identify unpublished sources, we searched the internet using Google and contacted two health sciences library listservs. We also performed backwards and forwards searching of our included sources. Results: Our database searches yielded 4842 sources, and we retrieved an additional 579 sources through supplementary retrieval methods. After duplicate removal and screening, we included 105 sources in this review. The included sources were published between 1970 to 2021 and covered a range of topics such as searching methods and tools, critical appraisal, and many more. Those related to evidence-based practice (EBP) appeared around 2001 and bibliometrics and bioinformatics arose after 2016. Publications depicting HSLs teaching CE most commonly occurred in academic settings. The most common population taught was nurses, followed by physicians. Most sources did not report using an information literacy framework or instructional design model, undertaking needs assessments, or reporting formal objectives or assessment. Conclusion: While HSLs are active supporters of EBP, we need to apply the same principles to our own professional practice. Formal structure of programming and program assessment combined with clear, detailed reporting can help to build a more robust evidence base to support future CE provision.
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 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 | 0,038 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».