Experiential Learning is the Key to Developing Transferable Skills in Cancer Research and Education
Notice bibliographique
Résumé
Although cancer is the leading cause of death in Canada, many Canadians are unaware that cancer is a diverse set of diseases that require different diagnostic tools and treatment strategies. Thus, education focusing on cancer research is critical to advance current public conversations around the disease. It is hypothesized that university students immersed in cancer research and education through experiential learning become effective community educators. The Windsor Cancer Research Group (WCRG) offers many experiential learning opportunities for undergraduate and graduate students by connecting them to local researchers, health care professionals, patients and caretakers. In order to gain more insight into an empirical measure of the training program's success and needs for improvement, a survey was developed to assess both the transferable skills acquired by student participants of WCRG's experiential learning opportunities. The results from this study show that these experiences enrich the training of students, reinforces their interest in biomedical careers, encourages them to be community educators, and builds self-efficacy. Student involvement in creating accessible platforms embedded with educational tools for the public, and its impact on patient care, also addresses a clear social need for proper communication about cancer research and the promotion of healthy and safe communities.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».