MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1869900246 · doi:10.36834/cmej.36597

Basic essential education program (BEEP): a brief introductory faculty development course for medical teachers

2012· article· en· W1869900246 sur OpenAlexafffundvenue
Robert Madan, Raed Hawa, Bruce Ballon, Ivan Silver, Stacey Bernstein

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthHospital for Sick ChildrenToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésMedical educationFaculty developmentTeaching methodHealth professionalsMedicinePsychologyProfessional developmentHealth careMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physicians have a unique role in teaching future physicians and allied health professionals. Yet, most medical doctors have limited instruction in this critical component of their daily activity. METHODS: This study was a prospective cohort study of the effectiveness of a local teaching program at two teaching hospitals for junior faculty. Based on a needs analysis and literature review, the teaching program was developed in an accessible and compact format of six consecutive, one-hour "lunch and learn" sessions, held locally over a six week period. Pre-post questionnaires and focus groups were used to evaluate the program. RESULTS: Participants reported being satisfied with the course as whole, particularly in respect to the format and location. There was an improvement in their knowledge in all content areas covered. The greatest benefits were derived from fostering a community of practice and having the opportunity to role play and simulate teaching skills. An attitudinal change towards teaching was noted. CONCLUSIONS: A brief, local faculty development program was effective in enhancing physicians' knowledge, skills, and attitudes in teaching.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Medical Education JournalMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207