Medical Education in the United States and Canada, 2010
Notice bibliographique
Résumé
The authors present an overview of the educational programs, infrastructure to support them, and the assessment strategies of 128 medical schools in the United States and Canada, based on reports submitted by those schools and published in this supplement to Academic Medicine. The authors explore many important changes that have occurred since the publication of the Flexner Report in 1910 as well as the progress that is evident since a similar collection of medical school reports was published in September 2000, also as a supplement to Academic Medicine. Drawing on the reports, the authors summarize, among other topics, the advances that have taken place in the support for faculty, the funding of medical student education, changes in pedagogy and assessment, and the expansion of medical education to distributed models and regional campuses.The authors observe that the reports from the 128 schools illustrate that medical student education has undergone and continues to undergo substantive change, has advanced markedly since the reforms stimulated by the Flexner Report, and has continued to evolve during the past decade. The reports illustrate the strength of support for the educational programs, even in a time of financial constraints, and the increasing recognition of the scholarly contributions of faculty through teaching. The authors provide examples of the changes in pedagogy and new topics in the required curriculum in the past decade and describe selected highlights of the 128 educational programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».