MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406333485 · doi:10.1097/xeb.0000000000000490

Time to standardize educational competencies on EBP: the benefits of a common core framework

2025· article· en· W4406333485 sur OpenAlexaff
Ana Filipa Cardoso, Craig Lockwood

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Implementation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore competencyCommon coreCore (optical fiber)BusinessKnowledge managementComputer scienceTelecommunicationsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Principles, theories, and models of education for health professionals have not evolved in parallel with advanced requirements for evidence-based practice (EBP). We propose that groups such as JBI, with a global network of clinical and academic centers, are well placed to reignite the debate and advance evidence-based curriculum development. This can be achieved by operationalizing the JBI Model for Evidence-Based Healthcare within the Sicily statement's pedagogical framework. We propose that JBI establish a global methodological group to advance this work, including the implementation and evaluation of evidence-based curriculum for cross-professional teaching of evidence-based health care principles and practices, as well as facilitating resource-sharing capability.

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)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0190,019
Science ouverte0,0050,024
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,405 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJBI Evidence ImplementationMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207