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Enregistrement W145227125 · doi:10.1093/pch/14.5.303

Paediatric medical education: Challenges and new developments

2009· article· en· W145227125 sur OpenAlexaffabout
Robert Hilliard, Susan L. Bannister, Harish Amin, Burke Baird

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensLaurentian UniversityRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaAlberta Children's HospitalNOSM UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineData scienceIntensive care medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the history of medical education, there have been major changes in how we as paediatricians are trained and, hopefully, in how we provide care to children. In the early 1900s, Flexner (1) reported on his survey of all the medical schools in the United States and Canada, and recommended that medical schools no longer be independent, but associated with universities with sophisticated laboratories and a curriculum solidly based in science and the humanities. High national standards and examinations were developed through the Medical Council of Canada and the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC). In the 1970s, Barrows and Tamblyn (2) proposed a curriculum that was student-centred – based on students independently solving and researching specific clinical problems. In the 1980s, it was recognized that teaching cannot be simply experiential and anecdotal, but must be based on evidence in the medical research literature (3). In the 1990s, a project named ‘Educating Future Physicians of Ontario’ and subsequently the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, Canadian Medical Education Directives for Specialists (CanMEDS) project surveyed physicians and the lay public to find out society's expectations of physicians, recognizing that the physician specialist is more than just a medical expert, but also a communicator, collaborator, manager, health advocate, scholar and professional (4,5). In the 21st century, medical schools and medical education programs recognize that we have a responsibility not only to create new knowledge and transfer knowledge to students and medical residents but also a social responsibility. The present paper will report on some of these new developments in undergraduate and postgraduate medical education, and some of the new innovations in medical education, especially linked to the north or rural areas.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0110,024
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0210,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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