Research in Medical Education: Balancing Service and Science*
Notice bibliographique
Résumé
Since the latter part of the 1990's, the English-speaking medical education community has been engaged in a debate concerning the types of research that should have priority. To shed light on this debate and to better understand its implications for the practice of research, 23 semi-structured interviews were conducted with "influential figures" from the community. The results were analyzed using the concept of "field" developed by the sociologist Pierre Bourdieu. The results reveal that a large majority of these influential figures believe that research in medical education continues to be of insufficient quality despite the progress that has taken place over the past 2 decades. According to this group, studies tend to be both redundant and opportunistic, and researchers tend to have limited understanding of both theory and methodological practice from the social sciences. Three factors were identified by the participants to explain the current problems in research: the working conditions of researchers, budgetary restraints in financing research in medical education, and the conception of research in the medical environment. Two principal means for improving research are presented: intensifying collaboration between PhD's and clinicians, and encouraging the diversification of perspectives brought to bear on research in medical education.
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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 | 0,326 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,148 |
| Communication savante | 0,043 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».