Commentary: A Century of Progress in Medical Education: What About the Next 10 Years?
Notice bibliographique
Résumé
Abraham Flexner's seminal 1910 report, Medical Education in the United States and Canada, is widely credited with instigating important changes in U.S. medical education that have shaped today's system of training physicians. Although Flexner's report publicly articulated recommendations for widespread change, the stage had been set for reform for quite some time. In this commentary, the author examines the landscape of change in medical education at the turn of the 20th century, highlighting the roles of several important contributors, especially the American Medical Association's Committee on Medical Education. Now, 100 years later, academic medicine is poised for further reforms to enable medical schools and teaching hospitals to meet the needs of 21st-century patients and physicians. The author outlines the challenges that must be addressed today and argues that the immediate future—specifically, the next 10 years—must see reforms on the scale of those enacted a century ago in order to achieve a sustainable 21st-century model of medical education.
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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 | 0,041 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».