The use of free online educational resources by Canadian emergency medicine residents and program directors
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Introduction Online educational resources (OERs) are increasingly available for emergency medicine (EM) education. This study describes and compares the use of free OERs by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) EM residents and program directors (PDs) and investigates the relationship between the use of OERs and peer-reviewed literature. METHODS: A bilingual, online survey was distributed to RCPSC-EM residents and PDs using a modified Dillman method. The chi-square test and Fisher's exact test were used to compare the responses of residents and PDs. RESULTS: The survey was completed by 214/350 (61%) residents and 11/14 (79%) PDs. Free OERs were used by residents most frequently for general EM education (99.5%), procedural skills training (96%), and learning to interpret diagnostic tests (92%). OER modalities used most frequently included wikis (95%), file-sharing websites (95%), e-textbooks (94%), and podcasts (91%). Residents used wikis, podcasts, vodcasts, and file-sharing websites significantly more frequently than PDs. Relative to PDs, residents found entertainment value to be more important for choosing OERs (p<0.01). Some residents (23%) did not feel that literature references were important, whereas all PDs did. Both groups reported that OERs increased the amount of peer-reviewed literature (75% and 60%, respectively) that they read. CONCLUSIONS: EM residents make extensive use of OERs and differ from their PDs in the importance that they place on their entertainment value and incorporation of peer-reviewed references. OERs may increase the use of peer-reviewed literature in both groups. Given the prevalence of OER use for core educational goals among RCPSC-EM trainees, future efforts to facilitate critical appraisal and appropriate resource selection are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».