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Enregistrement W4405436017 · doi:10.25071/2291-5796.168

Ethical Considerations for Children Undergoing Surgery: Evaluation of Graduate Nursing Students’ Learning

2024· article· en· W4405436017 sur OpenAlexafffundvenue
Ariane Gautrin, Yi Wen Wang, Raíssa Passos dos Santos, Franco A. Carnevale, Amanda Cervantes, Argerie Tsimicalis

Notice bibliographique

RevueWitness The Canadian Journal of Critical Nursing Discourse · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - CanadaUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University
Organismes subventionnairesShriners Hospitals for ChildrenMcGill University
Mots-clésPsychomotor learningCognitionPsychologyMedical educationBloom's taxonomyNurse educationNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To challenge dominant conceptions of children and innovate nursing education, our team created an open-access training module (https://childsxethics.net/) addressing ethical considerations for children undergoing surgery. Objective: To evaluate the level of Bloom’s Taxonomy cognitive, affective, and psychomotor learning reached by graduate nursing students after completing the training module. Methods: A qualitative descriptive study was conducted using Bloom’s Taxonomy. Data sources comprised of participants’ course assignments. Results: Participants (n=19) wrote 19 online reflections, 43 peer responses and completed two group assignments. The module and associated class assignments promoted high levels of cognitive and affective learning. The type of assignment influenced participants’ levels of learning. Cognitive and affective learning processes were enhanced when integrating reflections and fostering interactions among learners. Implications: Study findings will inform future iterations of the training module. Our innovative educational resource will facilitate the recognition of children as active moral agents and improve their surgical experiences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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