Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».