IMPROVING ELDER HEALTH BEHAVIORS AND STUDENT LEARNING OUTCOMES WITH HOPE-BASED INTERPROFESSIONAL EDUCATION PROGRAM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although Interprofessional Education (IPE) and research enhances learning, communication, and care of patients, it remains underutilized in higher education, demonstrating the need for extracurricular IPE opportunities. This presentation describes an interprofessional research project that brought together faculty, undergraduate, and graduate students from several health and social science disciplines to design and deliver a 15-week healthy aging program for older adults living in the urban Circumpolar North. Five faculty and one graduate research assistant led the project while eight students team-taught weekly, 1-hour sessions in the community focusing on healthy lifestyles within a framework of Persuasive Hope Theory. We will present the results of the student satisfaction survey regarding their involvement with the research as well as the participant satisfaction with the program. Students reported gains in “thinking like a scientist,” increased confidence conducting research tasks, benefits from teamwork, and greater consideration of the needs of older adults in their field of study. Older adult participants (N=39) also indicated favorable opinions of the program, responding that they were satisfied with the student-instructors, learning, application, impact, and value of the program. Despite small sample sizes, results from student and participant surveys both demonstrate that the IPE and intergenerational learning opportunities were meaningful. Additionally, results suggest that students may be more likely to consider a career working with older adults if given hands-on research experiences.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».