Educating doctors in France and Canada: are the differences based on evidence or history?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite many economic and political similarities between France and Canada, particularly in their health care systems, there are very significant differences in their systems of medical education. AIM: This work aims to highlight the sociohistorical values of each country that explain these differences by comparing the medical education systems of the 2 countries, including medical schools (teachers, funding), key processes (curriculum, student selection) and quality assurance methods. DISCUSSION: In France, means and processes are standardised and defined at a national level. France has almost no national system of assessment of medical schools nor of students. By contrast, Canada leaves medical schools free to design their medical curricula, select students and appoint teachers using their own criteria. In order to guarantee the homogeneity and quality of graduates, the medical profession in Canada has created independent national organisations that are responsible for accreditation and certification processes. Each country has a set of founding values that partly explain the choices that have been made. In France these include equality and the right to receive free education. In Canada, these include equity, affirmative action and market-driven tuition. CONCLUSION: Many of the differences are more easily explained by history and national values than by a robust base of evidence. There is a constant tension between a vision of education promoted by medical educators, based on contextually non-specific ideas such as those found in the medical education literature, and the sociopolitical foundations and forces that are unique to each country. If we fail to consider such variables, we are likely to encounter significant resistance when implementing reforms.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».