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Enregistrement W6996427340

SMHS to present Master of Physician Assistant Studies degrees

2016· article· en· W6996427340 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUND Scholarly Commons (University of North Dakota) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysician assistantsEconomic shortageCurriculumPrimary careHealth careMedical schoolCeremonyPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GRAND FORKS, N.D.— The Department of Physician Assistant Studies Hooding Ceremony for the Master of Physician Assistant Studies Class of 2016 at the University of North Dakota School of Medicine and Health Sciences will take place on Friday, May 13, at 2:00 p.m. at the Gorecki Alumni Center. Official diplomas will be granted during University of North Dakota Commencement on Saturday, May 14. Thirty-three students will receive their Master of Physician Assistant Studies (MPAS) degree. The program comprises a 24-month curriculum and includes a combination of online coursework, classroom experiences on campus and clinical experiences under the supervision of a physician or physician assistant in rural or underserved primary care areas. The primary mission of the University of North Dakota Department of Physician Assistant Studies is to prepare selected students to become competent physician assistants working collaboratively with physician supervision, emphasizing primary care in communities within North Dakota as well as regionally, nationally, and globally. With this mission, the goal is to improve access to healthcare, help alleviate shortages of primary care providers, and deliver quality, affordable, and comprehensive healthcare to rural or underserved populations. To date, the program has 1,780 graduates who are employed throughout the United States (including Hawaii, Alaska, and the Virgin Islands), Canada, and overseas. The program’s success in meeting its mission is evidenced by the following: 67 percent of recent graduates are employed in primary care practices; 78 percent of recent graduates reside in the same city or town as when they graduated (trained and retained as medical providers in home areas); and 53 percent of recent graduates are practicing in a rural area (defined as fewer than 25,000 people). University of North Dakota President Edward Schafer; UND Vice President for Health Affairs and Dean of the School of Medicine and Health Sciences Joshua Wynne, MD, MBA, MPH; and SMHS Senior Associate Dean for Education Gwen Halaas, MD, MBA, will offer welcoming remarks along with Department of Physician Assistant Studies Chair Jeanie McHugo, PhD, PA-C. Associate Dean for Health Sciences Tom Mohr, PT, PhD, will deliver closing remarks. Awards will be given to academically outstanding students, committed preceptors, and students who performed well on their scholarly projects. Students will be hooded by their family and friends.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5110,288

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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