Identifying pedagogical approaches used to address complex and transdisciplinary topics: a protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a major global event that has and will continue to pose significant animal, human, and environmental challenges across the globe (Watts et al., 2019). The One Health approach, which acknowledges the interconnectedness of health and promotes collaboration between different disciplines, is needed to generate holistic solutions to complex, transdisciplinary issues like climate change. To successfully apply the approach, health professionals need to have specific knowledge, skills, and attributes; these have been identified as One Health core competencies (Larsen, 2021; Parmley & Clow, in preparation; Togami et al., 2018). The next step is to identify appropriate pedagogical approaches that facilitate the development of these core competencies. A scoping review will aid in identifying existing pedagogical strategies used to address complex and transdisciplinary topics across different disciplines in institutes of higher education. The scoping review findings will enable researchers at the University of Guelph to integrate evidence-based pedagogical practices into their teaching that promote the development of the One Health core competencies in students.
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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 | 0,153 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
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 ».