Introducing FIRSTmed-ADLX Model: As a New Learner Experience LX Model in the Medical Context, Public Health and Wellness Education Intervention - the Case of the IMC Wellness Office in KSA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The field of health and wellness education in the public health presents unique challenges due to the need for effective frameworks that can help educators and healthcare providers facilitate the transfer of wellness concepts to clients for behavior modification and transformation for better health outcomes (Solhi et.al, 2020; Olsen, 2010). In response to this need, the FIRSTmed-ADLX (Focusing – Interacting – Reviewing – Sequencing – Transforming) (Active Deep learner eXperience) was developed as medical education, public health, and wellness sub-context of the successful FIRST-ADLX framework (Bahgat et al. 2018), This paper explores the compatibility and effectiveness of the model for public health and wellness education. The study adopts an exploratory mixed research method that combines qualitative by the template analysis technique using MAXQDA and quantitative for descriptive analysis using MS Excel.Findings include the unprecedented paradigm transformation expressed by healthcare providers and medical educators in their understanding of education and learning principles. The study revealed that participants' deep engagement and motivation, coupled with their perception of themselves as learners, greatly assisted them in enhancing their design and facilitation capabilities by applying the domains and principles of the model Wellness clients exhibited notable transformations in their learning experiences and personal behaviors, particularly in adopting healthier lifestyles and embracing wellness practices.Furthermore, the analysis has brought to light the notable impact of FIRSTmed-ADLX on the working culture within the IMC's (International Medical Center) wellness office results. This encompasses processes, internal language, and behavioral shifts, underscoring the substantial impact of the model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle