Bidirectional Global Health Education: The RVCP-Jeff HEALTH Exchange Program
Notice bibliographique
Résumé
MattersPopulation Health School of Population Health In 2005, Thomas Jefferson University (TJU) medical students and faculty from the Department of Family and Community Medicine (DFCM) started the Rwanda Health and Healing Project, a community oriented health project in two rural villages in Rwanda.This project has been previously described in the Population Health Matters article, "Partnerships for Health in Rwandan Genocide Survivors Village: The Rwanda Health and Healing Project and Barefoot Artists."1Since its inception, over 80 students and faculty from TJU have traveled to Rwanda to work with these villages on a variety of public health and income generating projects.2As part of this program, a partnership was formed with the Rwanda Village Concept Project (RVCP), a Rwandan medical student-driven public health and community development organization.In 2007, a group of dedicated Jefferson students from the student organization Jeff HEALTH worked with faculty from the DFCM to establish an exchange program to bring RVCP medical students to Jefferson.Through the Jeff HEALTH-RVCP partnership, Jefferson selects 2-3 Rwandan students per year (through a rigorous essay and interview process) for 2-month long TJU rotations focused on primary care, community health, and public health.Since 2007, 21 Rwandan students have successfully completed this exchange program.
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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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».