Advances in rural medical education in three countries: Canada, the United States and Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This article documents a number of rural medical education initiatives in Australia, Canada and the United States. A typology is created reflecting the centrality the rural mandate and characterizing different features of each school's program. Interviews with school officials are drawn on to reflect the challenges these schools face. METHOD: Seven schools noted for their rural programs were selected from the three countries and interviews were conducted with senior officials. The interview data was supplemented by published material on the schools. RESULTS: The Typology: Three kinds of school are distinguished: Mixed Urban/Rural Schools (University of Washington, US, the University of British Columbia, Canada and Flinders University, Australia); DeFacto Rural Schools (University of New Mexico, US and Memorial University, Canada) and Stand Alone Rural Schools (James Cook University, Australia and the Northern Ontario School of Medicine, Canada). The Pipeline Approach: All of the schools adopted in varying degrees a pipeline approach to meeting the need for rural doctors focusing on: (a) early recruitment; (b) admissions; (c) locating clinical education in rural settings; (d) rural health focus to curriculum; and (e) support for rural practice. CONCLUSION: The analysis does not strongly favor one model over others, although the Stand-Alone Rural schools had more opportunities to adopt innovative curricula reflecting rural health issues and to foster positive views of rural practice. Government funding targeting rural health needs will remain critical in the development of all these programs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».