Future-Proof Healthcare Professionals: Innovative Approaches from Canada, The Netherlands, and The United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Innovation skills are part of 21st century skills, a broad skillset that supports healthcare professionals to better sustain, or future-proof, a career in the modern workplace. Educational programs and services in healthcare need to prepare students to innovate in order to address complex needs of aging and changing demographics in global populations. Early career healthcare professionals will benefit from skills and adaptability to tackle challenges and innovate their practices. Engagement in innovation that involves technology cultivates such new skill sets, fosters leadership, and positions these healthcare professionals as critical players in shaping the future of their professions. In this article, we describe examples of integrating 21st century skills into three categories: curriculum and instruction, professional development, and learning environments, based on a partnership framework for 21st century learning. Our shared examples offer an international perspective on the topic of innovation, describing efforts within occupational therapy, nursing, and social work programs in Canada, The Netherlands, and the USA. In the area of curriculum and instruction, we include initiatives to build innovation skills both within a single course and integrated opportunities throughout the curricula. From the professional development perspective, new professional roles and programs have emerged with a focus on technology. Finally, educational support systems have fostered innovative learning environments for interdisciplinary education with a focus on collaboration, innovation, and creativity. In all examples, interprofessional collaboration between education and practice was a leading strategy to prepare healthcare professionals across the globe with necessary 21st century leadership skills for innovative practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».