Notice bibliographique
Résumé
It is time for the UK to consider a national licensing process “T he intent to develop liberally educated graduates, rather than competent technicians, is what makes a university a university.”1 This statement stands to be challenged. Postgraduate medical training in the United Kingdom is undergoing profound change as the Modernising Medical Careers project introduces a generic competency based curriculum for all newly graduated (foundation) doctors. A new culture of assessment is developing which increasingly focuses on testing clinical skills in the workplace.2 Licensing processes will be quality assured by the Postgraduate Medical Education Training Board (PMETB). The principles formulated for this encourage reliable, well designed assessments mapped against the requirements of the General Medical Council's (GMC) Good Medical Practice guidance (www.gmc-uk.org/med_ed/default.htm), appropriate standard setting, lay involvement, and transparency of process for candidates (http://www.pmetb.org.uk/). Royal colleges are reviewing their accreditation processes to meet these requirements. Against this background it is time to reconsider undergraduate examinations for UK medical students. In contrast to the United States and Canada, where national licensing examinations are held, the …
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 ».