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Enregistrement W1846602817

Short report: satisfaction with on-line CME. Evaluation of the ruralMDcme website.

2004· article· en· W1846602817 sur OpenAlexaffabout
Vernon Curran, Fran Kirby, Ean Parsons, Jocelyn Lockyer

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationContinuing medical educationThe InternetComputer scienceMultimediaDistance educationWorld Wide WebLifelong learningMedical educationVideoconferencingContinuing educationMedicinePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

n recent years, use of the World Wide Web as a means of providing lifelong learning opportunities has increased. The main benefits of on-line continuing medical education (CME) include easy access, convenience, cost-eff ectiveness, reduced travel, self-paced and self-directed learning, and an interactive multimedia format.1-3 Several on-line CME studies4-6 have reported satisfaction with Internet learning and substantial acquisition of knowledge. An interesting aspect of the on-line CME literature is the diverse nature of the delivery formats that have been described. On-line CME has been delivered by real-time Internet teleconferencing, live and delayed audio and video CME Web broadcasts, and problem-based learning discussion system designs. In spring 2002, Memorial University of Newfoundland in St John’s led a consortium of Canadian university-based CME departments in the development of RuralMDcme, a CME website that provides accredited on-line CME courses by the College of Family Physicians of Canada. The purpose of this study was to evaluate physicians’ satisfaction with an on-line CME format that used the WebCT learning management system and facilitated interaction using computer-mediated discussion. METHODS

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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