Medical schools viewed from a political perspective: how political skills can improve education leadership
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Political science offers a unique perspective from which to inform education leadership practice. This article views leadership in the health professions through the lens of political science research and offers suggestions for how theories derived from political science can be used to develop education leadership practice. POLITICAL SCIENCE RESEARCH: Political science is rarely used in the health professions education literature. This article illuminates how this discipline can generate a more nuanced understanding of leadership in health professions education by offering a terminology, a conceptual framework and insights derived from more than 80 years of empirical work. APPLICATION TO HEALTH PROFESSIONAL EDUCATION: Previous research supports the premise that successful leaders have a good understanding of political processes. Studies show current health professional education is characterised by the influence of interest groups. At the same time, the need for urgent reform of health professional education is evident. Terminology, concepts and analytical models from political science can be used to develop the political understanding of education leaders and to ultimately support the necessary changes. CONCLUSIONS: The analytical concepts of interest and power are applicable to current health professional education. The model presented - analysing the policy process - provides us with a tool to fine-tune our understanding of leadership challenges and hence to communicate, analyse and create strategies that allow health professional education to better meet tomorrow's challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».