A survey of practicum training practices in clinical neuropsychology
Notice bibliographique
Résumé
Objective: While previous survey research has focused on various training constituencies such as trainees, and postdoctoral/internship supervisors, no previous survey research has examined the needs and perspectives of practicum level supervisors and training programs. This study was designed to address this limitation. These results were used in forming the North American Association of Practicum Sites in Neuropsychology (NAPSN). Method: A 41-item survey was developed and distributed to practicum supervisors across the United States and Canada via listserv. A total of 142 supervisors completed the survey; the majority were employed at academic medical centers (62%) and located in the U.S. (93%). Most participants evaluated adults (61%), while a minority evaluated children (27%), or patients across the lifespan (12%). Results: Most respondents supervise one (44%) or two (26%) students per year and prefer advanced trainees (>90%). The majority (78%) indicated students see one case per week. The number of clinical contact hours and reports varied based on location (U.S. vs. Canada) and population (adult vs. pediatric). Supervisors found professional papers and publicly available didactics to be the most helpful resources. Commonly endorsed needs included help with policies and procedures (53%), supervising trainees from underrepresented groups (49%) and nontraditional backgrounds (44%), and access to didactics (49%). Conclusions: The survey provided insights into current practices and the needs of practicum supervisors. These findings will inform NAPSN’s development of materials and policies to support trainees and supervisors and can guide other professionals in supporting their practicum trainees as they navigate training in neuropsychology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».