Notice bibliographique
Résumé
The demise of anatomy teaching in the undergraduate medical curriculum has inevitably reduced the general level of applied anatomical knowledge displayed by junior doctors. Initiatives such as the European Working Time Directive have exacerbated the problem by reducing trainees' opportunities to acquire appropriate anatomical knowledge and clinical skills through workplace training. Medical Schools and postgraduate Colleges and Schools of Surgery must work together to design and deliver quality-assured courses in core and non-core anatomy, that cross the undergraduate/postgraduate interface. All medical students should learn a core syllabus of anatomy, agreed by a panel of clinicians and anatomists but delivered according to the pedagogic style favoured by individual Medical Schools. This core will define the anatomy, that all F1 doctors should know, particularly the anatomy associated with clinical procedures: it will be assessed across all years of the undergraduate medical programme. Medical Schools should also offer modules in non-core surgical and/or radiological anatomy, some of which may be designed and delivered in partnership with Colleges of Surgery and Radiology: these modules would be particularly attractive to students contemplating a career in surgery or interventional radiology, but would not be offered exclusively to this cohort. At present, the inadequate anatomical knowledge of Foundation doctors must be addressed by ensuring that early postgraduate training programmes include explicit, formal teaching in anatomy, for example, the Core Surgical Anatomy course currently being piloted at the Royal College of Surgeons of England.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,017 |
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 ».