MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7128267485 · doi:10.58532/nbennurcihpsw8

CULTURAL SENSITIVITY AND RESPONSIVENESS IN DENTAL EDUCATION: SUGGESTED STRATEGIES FOR ENHANCING DIVERSITY AND INCLUSIVENESS

2025· book-chapter· W7128267485 sur OpenAlexaboutno aff
Prof. Dr. Ramesh Kumaresan, Prof. Dr. M. Shivasakthy Manivasakan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCurriculumCultural competenceCultural diversityMulticulturalismCompetence (human resources)Cultural sensitivityHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural sensitivity and responsiveness are essential components of modern dental education, ensuring that future practitioners are equipped to provide inclusive, patientcentered care in increasingly diverse communities. This chapter explores the current landscape of cultural competency in dental curricula across various international contexts, including the United States, Canada, the United Kingdom, Australia, India, and Malaysia. It critically examines institutional practices, accreditation standards, and curriculum structures, identifying strengths and persistent gaps. Emphasis is placed on the importance of faculty development, inclusive teaching environments, service-learning, and the use of standardized assessment tools. Drawing on evidence-based strategies and educational frameworks, the chapter proposes actionable recommendations to embed cultural competence into all levels of dental education. These strategies aim to foster diversity, promote health equity, and prepare graduates to effectively address the oral health needs of multicultural populations in a globally connected healthcare landscape.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCultural Competency in Health CareTravaux en français237 207