Pandemic transition to online for healthcare profession education: A webscrape seeking perspectives of innovation and digital equity
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic caused a sudden and rapid transition to online of health profession education programs, in an attempt to maintain the critical supply of new graduates during a pandemic. A gap existed pre-pandemic between technology mediated pedagogy and digital health literacy; a gap that was forced to narrow. Health education educators considered digital equity for students and the resultant impact of the digital divide in online environments for competency attainment related to digital health literacy and quality patient care. This team engaged in an emancipatory action research webscrape of the immediate pivot period to online in winter 2020 to summarize the expertise being shared over social media platforms or teaching and learning excellence podcasts and blogs. The search criteria for the webscrape covered three areas including changes in 1) healthcare profession education, 2) innovations, and 3) diversity, equity and inclusion. The results, in relation to pre-pandemic reflections, were on the future of education and maintaining innovative momentum found during the pandemic, the future of healthcare and being attuned to patient needs despite virtual care delivery, along with the future society and ensuring students attain digital wisdom. This webscrape speaks to what health profession education values going forward, reducing the digital divide for students and patients.
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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».