Evaluation of the Claassen Institute of Psychiatry for Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Psychiatric educators need to develop innovative strategies to attract more medical students to psychiatry. In 2008, the University of Western Australia held the inaugural Claassen Institute of Psychiatry for Medical Students. This novel program aimed to increase students' level of interest in psychiatry as a career opportunity. METHOD: Students completed baseline and follow-up questionnaires. Questions were rated on a scale of 1 to 10. RESULTS: Thirty students participated. The average age was 25.5 years and 11 were male. The mean interest and knowledge in psychiatry from baseline to follow-up increased from 7.8 to 8.9 and 5.8 to 7.3, respectively. Mean interest and knowledge in neurosciences increased from 6.9 to 7.7 and 4.3 to 6.2, respectively. Paired t sample tests were significant (p<0.001). Students 'definitely considering' a career in psychiatry increased by 20% overall from baseline to follow-up. Enjoyment and organization of the week were rated highly. CONCLUSIONS: The Institute is an innovative teaching strategy targeted towards medical students. The program increased the level of interest shown by students in psychiatry as a career. The Institute may positively contribute to recruitment of students to psychiatry training programs and it is planned to run it annually.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».