Notice bibliographique
Résumé
Medical education research is not as well understood or established as is basic science or clinical research. The reasons for this are many, but most importantly, there is insufficient funding for medical education research and a dearth of skilled and experienced medical education researchers. There is no nationally centralized force to build and sustain a medical education research enterprise. Yet faculty and training programs are held accountable for the quality of patient care rendered by those that they train. New regulatory requirements at all levels of physician training demand assurance that physicians are competent to practice in the current health care environment and provide optimal patient care. Documenting the relationship between education and patient outcomes represents one of the biggest challenges and greatest opportunities in medical education research. There is no research infrastructure in place to support such outcomes studies. The majority of medical education research that is currently being done is supported by volunteer faculty time and resources. This is not a viable model to sustain a medical education research mission. Compared with medicine in general, these challenges are multiplied in radiology, where there are relatively fewer extramural research dollars available and skilled investigators to carry out radiology education research. Building a critical mass of radiology education researchers through education fellowship programs specific to radiology and mobilizing the existing radiology education researchers into one group with a shared vision are opportunities for elevating the status of radiology education research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».