Library Collaboration with Medical Humanities in an American Medical College in Qatar
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
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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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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