Challenges and Opportunities of Interprofessional Education in Occupational Health and Safety Engineering: Global Experiences and Localization Strategies for Iran
Notice bibliographique
Résumé
This letter to the editor underscores the critical role of Interprofessional Education (IPE) in enhancing collaborative practice within Occupational Health and Safety (OHS) and HSE fields. Drawing on global evidence, IPE fosters mutual respect, clarifies professional roles (e.g., industrial hygienists, occupational nurses, safety engineers), and improves problem-solving capabilities in complex workplace settings . Successful models from Canada and Europe integrate joint curricula using simulations and problem-based learning, which strengthen soft skills like conflict resolution and teamwork . However, implementing IPE in Iran faces significant barriers, including: Siloed academic structures and rigid curricula, Insufficient technological infrastructure for collaborative learning, Cultural resistance among faculty accustomed to traditional methods, and Scarcity of localized educational resources. To address these challenges, localization strategies emphasize: Curriculum reform to embed interdisciplinary projects, Faculty training in IPE methodologies, Investment in digital platforms (e.g., Virtual IPE/VIPE) , University-industry partnerships for practical training, and Culturally adapted content reflecting Iran’s socio-professional context . Quantitative evidence on IPE’s impact remains limited, but qualitative data indicate improved student confidence and team efficacy . For Iran, aligning these strategies with policy reforms and infrastructure development is vital to harness IPE’s potential in training a versatile OHS workforce.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».