Developing a medical school: Expansion of medical student capacity in new locations: AMEE Guide No. 55
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A concern about an impending shortage of physicians and a worry about the continued maldistribution of physicians to medically underserved areas have encouraged the expansion of medical school training places in many countries, either by the creation of new medical schools or by the creation of regional campuses. AIMS: In this Guide, the authors, who have helped create new regional campuses and medical schools in Australia, Canada, UK, USA, and Thailand share their experiences, triumphs, and tribulations, both from the views of the regional campus and from the views of the main Medical School campus. While this Guide is written from the perspective of building new regional campuses of existing medical schools, many of the lessons are applicable to new medical schools in any country of the world. Many countries in all regions of the world are facing rapid expansion of medical training facilities and we hope this Guide provides ideas to all who are contemplating or engaged in expanding medical school training places, no matter where they are. DESCRIPTION: This Guide comprises four sections: planning; getting going; pitfalls to avoid; and maturing and sustaining beyond the first years. While the context of expanding medical schools may vary in terms of infrastructure, resources, and access to technology, many themes, such as developing local support, recruiting local and academic faculty, building relationships, and managing change and conflict in rapidly changing environments are universal themes facing every medical academic development no matter where it is geographically situated. FURTHER INFORMATION: The full AMEE Guide, printed separately, in addition contains case examples from the authors' experiences of successes and challenges they have faced.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,025 |
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 ».