Experiential Learning: Royal Ottawa Mental Health Centre & Investing in Children
Notice bibliographique
Résumé
This presentation chronicles my transformative journey through Experiential Learning placements at the Royal Ottawa Mental Health Centre (ROMHC) and Investing in Children (IIC). Beginning with initial self-doubt, I recount how these immersive placements shaped me into a confident and skilled individual. At ROMHC, my participation in the Youth Advisory Council (YAC) led to the creation of informative infographics, presentations, and active involvement in major discussions. Through this experience, I gained invaluable insights into mental health care, communication, and advocacy, fostering both confidence in my abilities and a deep passion for mental health advocacy. Similarly, at IIC, I further honed teamwork, organization, and leadership skills while coordinating events such as the Kids Power Conference and managing the Blue Boxes program. My time with IIC built upon the personal and professional growth I experienced at ROMHC, solidifying my belief in my capabilities and my commitment to making a positive impact. These experiences profoundly influenced my development, both professionally and personally, underscoring the transformative potential of Experiential Learning opportunities. As I move forward, I am grateful to carry with me the lessons learned and connections made.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 ».