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Enregistrement W4412012897 · doi:10.1080/13854046.2025.2520957

The Minnesota Conference proposed guidelines for education and training in clinical neuropsychology

2025· review· en· W4412012897 sur OpenAlexaffabout
Anthony Y. Stringer, Kathleen Fuchs, Veronica Bordes Edgar, Tom Bristow, Stephen Correia, Suzanne Penna, Anny Reyes, Douglas M. Whiteside, Cady Block, Douglas Bodin, Sakina M. Butt, Matthew Calamia, Nyaz Didehbani, Peter Dodzik, Vonetta M. Dotson, Mary A. Fernandes, Krista Freece, Richard Fuller, Glen E. Getz, Lana Harder, Farzin Irani, Laura Janzen, Brick Johnstone, Erin T. Kaseda, Megan Kramer, Cynthia S. Kubu, Jose M. Lafosse, Jennifer Lee-DaRocha, Beatriz MacDonald, Adriana M. Strutt, Michelle R. Madore, W.E. McBride, Luis D. Medina, Grace Mucci, Kritika Nayar, June Yu Paltzer, Courtney Ray, Rebecca E. Ready, Taylor Rose Schmitt, Beth Rush, Shifali Singh, Scott A. Sperling, Lisa D. Stanford, William Stiers, Nikki H. Stricker, Allen E. Thornton, Ryan Van Patten, Susan Vandermorris, Kris Verroulx, Jaime Wilson, Ingram Wright, Andrea L. Zartman, Robert M. Bilder, Daryl Fujii, Amy Heffelfinger, Thomas D. Parsons, Antonio E. Puente, Celiane Rey‐Casserly, Brad L. Roper, Maureen Schmitter‐Edgecombe

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling Practices and Supervision
Établissements canadiensBaycrest HospitalSimon Fraser UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyClinical neuropsychologyTraining (meteorology)PsychologyMedical educationMedicinePsychiatryGeographyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Houston Conference Guidelines (Hannay et al., 1998) provided an initial framework for North American neuropsychology training that served the specialty well for several decades. Subsequent advances in technology, increased diversity of the U.S. and Canadian populations, and the adoption of competency-based training models within Health Service Psychology have created a need to update neuropsychology training guidelines. Therefore, in 2022, the Minnesota Conference to Update Education and Training Guidelines in Clinical Neuropsychology began a two-year drafting process leading to the currently proposed update. METHOD: A Steering Committee worked with content experts, consultants, and delegates representing North American neuropsychological organizations and specialists. The final version of the guidelines was developed after reviewing neuropsychological training literature, gathering feedback from specialists, and making iterative revisions of earlier drafts to reach consensus. CONCLUSION: The resulting "Minnesota Guidelines" include five foundational (Neuroscience and Brain Behavior Relationships; Integration of Science and Practice; Ethics, Standards, Laws, and Policies; Diversity; and Professional Relationships) and eight functional (Assessment; Intervention; Interdisciplinary Systems and Consultation; Research and Scholarship; Technology and Innovation; Teaching, Supervision, and Mentoring; Health and Professional Advocacy; and Administration, Management, and Business) areas of competency required for entry level specialty practice. While consensus was not achieved, a majority of voting delegates recommended the Guidelines for adoption and the Guidelines have been endorsed by six neuropsychology education and board certification organizations. The American Academy of Clinical Neuropsychology has not endorsed the Minnesota Guidelines and will not make an endorsement decision until three months after online publication.

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)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0090,008
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,517
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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