Library Collaboration with Medical Humanities in an American Medical College in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
The medical humanities, a cross-disciplinary field of practice and research that includes medicine, literature, art, history, philosophy, and sociology, is being increasingly incorporated into medical school curricula internationally. Medical humanities courses in Writing, Literature, Medical Ethics and History can teach physicians-in-training communication skills, doctor-patient relations, and medical ethics, as well as empathy and cross-cultural understanding. In addition to providing educational breadth and variety, the medical humanities can also play a practical role in teaching critical/analytical skills. These skills are utilized in differential diagnosis and problem-based learning, as well as in developing written and oral communications. Communication skills are a required medical competency for passing medical board exams in the U.S., Canada, the UK and elsewhere. The medical library is an integral part of medical humanities training efforts. This contribution provides a case study of the Distributed eLibrary at the Weill Cornell Medical College in Qatar in Doha, and its collaboration with the Writing Program in the Premedical Program to teach and develop the medical humanities. Programs and initiatives of the DeLib library include: developing an information literacy course, course guides for specific courses, the 100 Classic Books Project, collection development of 'doctors' stories' related to the practice of medicine (including medically-oriented movies and TV programs), and workshops to teach the analytical and critical thinking skills that form the basis of humanistic approaches to knowledge. This paper outlines a 'best practices' approach to developing the medical humanities in collaboration among the medical library, faculty and administrative stakeholders.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,007 |
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 ».