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Enregistrement W2074940618 · doi:10.3138/jvme.32.1.1

The Scholarship of Teaching in Health Science Schools

2005· article· en· W2074940618 sur OpenAlexvenueno aff
Ruth‐Marie E. Fincher, Janis A. Work

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPromotion (chess)Value (mathematics)SociologyMedical educationPrestigeScope (computer science)Public relationsRevenueMedicinePedagogyPolitical scienceBusinessComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching is a core mission for all health science schools. Despite its key role in training new generations of health care professionals, teaching has been overshadowed by the revenue- and prestige-generating activities of research and clinical care. Research, both basic and clinical, is equated with scholarship and is rewarded in the promotion and tenure process, as well as with intramural and extramural funding. Clinical service generates revenue for schools; teaching, however, does not generate revenue, and, traditionally, teaching and the creative activity related to it have been seen not as scholarship but as an expectation. Over the last decade or so, scholars of teaching have called for a new view of scholarship that includes the scholarship of teaching. This view is broader in scope than scholarly teaching within a classroom or clinic. It refers to scholarly activity related to teaching that results in enduring products that are peer reviewed and broadly disseminated. These are examples of scholarly work and should be recognized as such. Academic institutions should value high-quality teaching and educational innovations and reward them as scholarly work. This article presents an overview of what the scholarship of teaching means, how it can be assessed, and the needed next steps.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0120,031
Communication savante0,0240,010
Science ouverte0,0010,019
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,407 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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