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Enregistrement W1976709628 · doi:10.1080/13561820802012976

Integrating social accountability into continuing education and professional development at medical schools: The case of an institutional collaborative project in Canada

2008· article· en· W1976709628 sur OpenAlexaffabout
Joanne Goldman, Scott Reeves, Helen Novak Lauscher, Sandra Jarvis-Selinger, Ivan Silver

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThe Wilson CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilitySocial accountingProfessional developmentMedical educationContinuing professional developmentPublic relationsPolitical scienceInterprofessional educationPublic administrationMedicineBusinessHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social accountability is playing an increasingly significant role in medical education across Canada. This paper presents findings from a mixed methods evaluation of a collaboration project - Issues of Quality and Continuing Professional Development: Maintenance of Competence (CPDiQ) - undertaken by all 17 Canadian medical schools to promote social accountability in continuing professional development/continuing medical education programs. Data were gathered at three stages during the project to explore project participants' views and experiences of collaboration. Findings indicated there were four main benefits of this national collaboration: promoting a focus on social accountability; maximizing resources; enabling local learning; and developing a trusting foundation. Two key difficulties were identified: uncertainties about goals of collaboration; and communication challenges. CPDiQ was one important step amongst the many sustained, multifaceted initiatives required, to advance social accountability as a key goal of medical schools. The leadership within CPDiQ and provided by a national medical organization was instrumental in this initiative.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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