Notice bibliographique
Résumé
Tension over the place of the basic sciences has been a hallmark of medical education in the United States for more than 100 years. In 1910, the Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching issued Medical Education in the United States and Canada . Known as the Flexner report, it recommended devoting the first 2 of the 4 years of medical school to teaching the fundamentals of disciplines such as anatomy, chemistry, physiology, and pathology. This report served as the foundation for important improvements in medical education that lasted until the 1970s. Since then, U.S. medical schools have built on this foundation, with curricula in years 1 and 2 that increasingly aim to better integrate the science that underlies medicine with clinical practice. This path has proven successful, but there remains a lack of consensus on how much exposure to the basic sciences physicians in training need, with some even arguing that a background in science is not needed at all. For this and other reasons, my colleagues and I have recently completed an intensive 4-year study of U.S. medical education. We conclude that science will be critical for the future physician and that preparing physicians to incorporate science and scientific advances over their careers should be a central goal of medical education at all levels.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,016 |
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 ».