Notice bibliographique
Résumé
The climate of academic medicine today was shaped in part by Abraham Flexner's recommendations in 1910's Medical Education in the United States and Canada. At the celebration of the 100th anniversary of the Flexner Report, however, some wonder whether the times require another look at our complex system of medical education. In fact, an underlying theme of many articles in this special issue of Academic Medicine is that the medical education community's response to the Flexner Report—and the individualistic, expert-centric culture to which it gave rise—may now work against the collaboration needed for greater integration across the medical education continuum, highly networked teams in discovery research, and interprofessionalism in clinical care. The question, as many authors suggest, is not whether medical education is being true to Flexner, but whether academic medicine is responding to the implications of post-Flexnerian education and whether it is able to embrace the cultural change needed to address 21st-century health care needs. This commentary examines this cultural shift and identifies some key trends behind it, concluding by suggesting five success factors for achieving transformational change, including ways the Association of American Medical Colleges is working to support its members in these efforts.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».