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Enregistrement W2057484739 · doi:10.1111/medu.12242

‘When I use a word, it means just what I choose it to mean – neither more nor less’

2013· editorial· en· W2057484739 sur OpenAlexaff
Kieran Walsh, Kevin W. Eva

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2013
Typeeditorial
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)Simple (philosophy)Word (group theory)PsychologyLinguisticsEpistemologyPhilosophyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When Humpty-Dumpty took a cameo role in Through the Looking Glass, he probably didn't realise that this line would be among those most quoted from the book.1 Little did this diminutive anthropomorphic egg think that over the next hundred or more years, he would inspire judges, presidents and now medical educationalists to ponder on and dissect the meanings of words and phrases (http://en.wikipedia.org/wiki/Humpty_Dumpty). When we use a word, we may have a specific meaning in mind, but that meaning may differ from that within the reader's mind. Sometimes there is genuine controversy regarding the meaning of a concept; sometimes there are a number of different definitions, and sometimes when we use a word, we may not have a specific meaning in mind (i.e. we might use a word loosely or, worse still, lazily). When we use a word, we should define it – but only rarely do we do so, and it is to fill this gap that the idea of a new series in Medical Education was conceived. There are endless examples in the literature that indicate the need for such a series. Even seemingly simple concepts such as cost or cost-effectiveness in medical education can be misunderstood.2, 3 The idea for the ‘When I say …’ series is that we invite authors to write short, interesting, insightful and engaging articles that offer definitions of concepts within any of a number of relevant issues: a central concept in modern models of education (e.g. problem-based learning); a brief overview of methodological features (e.g. grounded theory), or a concept that has been variably defined in the literature (e.g. fidelity in simulation). Is it all just an exercise in semantics? It might well be and we hope that it will be all the richer for that. In modern parlance, semantics has almost become a term of abuse as academics seem to split hairs over topics that no-one really cares about. But when we say ‘semantics’, we hope to return to the original definition of the term: the study of meaning. Inspiration has come from a range of medical educators who narrate stories and conjure metaphors to go with their theories. For example, validity in assessment can be a difficult concept to understand until you read the explanation put forth by Schuwirth and van der Vleuten: ‘…in the way that a thermometer is a valid instrument to measure temperature and only temperature (and not weight for example), an assessment method is valid only for a certain aspect of competence.’4 Thus, the new series challenges authors to make their articles engaging, rather than simply representing a glossary of terms. Another challenge is to make the complex concise. As we, and many others, have noted, it takes more effort to write a short article than to write a long one.5 We are asking our authors to take their time over a short article in the full knowledge that some concepts will be excluded from the series simply because they cannot be presented with due richness in a brief piece. We want these articles to be as simple as possible without being superficial or misleading. To jumpstart the series, we have commissioned authors to write articles for the next few issues. This month starts with triangulation in medical education research.6 From now on, we plan to open the series to all comers. If you would like to write a piece, then contact the editorial office with a proposal by writing to [email protected]. We would be delighted to hear from you. And if you would use a word differently from one of our authors, then please contribute to the discussion threads at www.mededuc.com.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,028

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,294 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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