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Enregistrement W2038192174 · doi:10.1097/00001888-200410000-00008

Trends in Medical Education Research

2004· review· en· W2038192174 sur OpenAlexaff
Glenn Regehr

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumThematic analysisField (mathematics)Value (mathematics)Medical educationAccrualPublic relationsSociologyEngineering ethicsPsychologyPedagogyPolitical scienceMedicineQualitative researchSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The medical education community is reflecting increasingly on the role and nature of research in the field. Useful sources of data to include in these reflections are a description of the topics in which we are investing our energies, an analysis of the extent to which there is a sense of progress on these topics, and an examination of the mechanisms by which any progress has been achieved. This article presents the results of a thematic review of the medical education research literature in four key journals since the turn of the 21st century. It describes four examples of areas in which the community appears to be investing its energies: curriculum and teaching issues, skills and attitudes relevant to the structure of the profession, individual characteristics of medical students, and the evaluation of students and residents. A discussion of the recent publications in these domains highlights a distinction between thematic categories of research, in which many members of the community are working on the same topic, and programmatic lines of research, in which members of the community are working together toward the shared goal of consensual understanding. The author suggests that community-level, programmatic lines of research are necessary to build knowledge and understanding of a domain and that, in the absence of such communal effort, the value of research is limited to the uncoordinated accrual of information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,396 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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