Developing leadership competencies for genomics integration through globally networked learning and education
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To describe the implementation and evaluation of an education strategy called the globally networked learning-genomics (GNL-G) used in Master's courses in Canada and Finland. The study focused on the feasibility and effectiveness of GNL-G in developing leadership competencies for integrating genomics into practice. Methods: Interpretive description qualitative methodology was used to explore how GNL-G, global exchanges and assignments standardized with the Assessment of Strategies to Integrate Genomics in Nursing (ASIGN) tool influenced competency development. The Reporting Item Standards for Education and its Evaluation in Genomics (RISE2 Genomics) framework guided the design, implementation, evaluation, and reporting of GNL-G. Data included one-to-one interviews, written assignments, and reflections. Results: Interviews and assignment data from three cohorts of students for a total of ten Canadian and 11 Finnish master's students participated in this study. The ASIGN Tool played a crucial role in facilitating students' analysis of their practice context and the development of leadership strategies. Participation in GNL-G enhanced students' confidence to lead efforts to integrate genomics, irrespective of their genomics expertise. Engagement with global peers emphasized the importance of incorporating equity, ethics, and social justice into leadership strategies for genomics integration. Conclusion: The GNL-G strategy enhanced leadership competencies for genomics integration in graduate students from Canada and Finland. The ASIGN Tool and global peer collaboration highlight the importance of innovative educational methods in preparing leaders for the complexities of genomics in healthcare.
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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 | 0,018 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».