Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Distributed medical education (DME) is a type of distance learning in which students participate in medical education from diverse geographic locations using Web conferencing, videoconferencing, e-learning, and similar tools. DME is becoming increasingly widespread in North America and around the world.Although relatively new to medical education, distance learning has a long history in the broader field of education and a related body of literature that speaks to the importance of engaging in rigorous and theoretically informed studies of distance learning. The existing DME literature is helpful, but it has been largely descriptive and lacks a critical "lens"-that is, a theoretical perspective from which to rigorously conceptualize and interrogate DME's social (relationships, people) and material (technologies, tools) aspects.The authors describe DME and theories about distance learning and show that such theories focus on social, pedagogical, and cognitive considerations without adequately taking into account material factors. They address this gap by proposing sociomateriality as a theoretical framework allowing researchers and educators to study DME and (1) understand and consider previously obscured actors, infrastructure, and other factors that, on the surface, seem unrelated and even unimportant; (2) see clearly how the social and material components of learning are intertwined in fluid, messy, and often uncertain ways; and (3) perhaps think differently, even in ways that disrupt traditional approaches, as they explore DME. The authors conclude that DME brings with it substantial investments of social and material resources, and therefore needs careful study, using approaches that embrace its complexity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle