Breaking down silos: Postsecondary leaders collaborating to advance One Health in education.
Notice bibliographique
Résumé
This contribution describes how leaders from the University of Calgary Knowledge Engagement team, the manager of One Health at UCalgary and faculty members from Werklund School of Education came together to form a leadership team and plan a transdisciplinary initiative for future implementation in K-12 schools. The One Health initiative at the University of Calgary is committed to tackling complex problems at the convergence of people, animals, and the environment, and the underlying economic and social factors that determine the opportunities for health across all ecosystems. Systems thinking and inviting different perspectives into the conversation provided a greater understanding of the scope of global challenges and how our individual actions impact others and the environment we all share. The authors used a collaborative and dialogic approach to plan a knowledge engagement session with regional public-school educators to consider how inclusion of the One Health approach into existing curriculum could benefit students. In this chapter, the authors reflected on how matchmaking brought the team together as a boundary-spanning and transdisciplinary team and describe their collective actions and leadership in building collaboration and connections with community partners to lay the foundation for a robust outreach program. The reflections suggest that leaders in higher education can break down silos using a complexity paradigm for their leadership and work together across different departments to combine diverse expertise for community engagement.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».