Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical education research has been an academic pursuit for over 50 years, tracing its roots back to the Office of Medical Education at the State University of New York at Buffalo, New York, with George Miller. As the field has matured, the nature of the questions posed and the disciplinary bases of its practitioners have evolved. METHODS: I identify three chronological 'generations' of academics who have contributed to the field, at intervals of roughly 10-15 years. RESULTS: Members of the first generation came from diverse and unrelated academic backgrounds and essentially learned their craft on the job. A second generation, emerging in the 1980s and 1990s, consisted of individuals with PhD-level training in relevant fields such as psychology, psychometrics and sociology, who actively chose a career in health sciences education, often during graduate work. These individuals brought a strong disciplinary orientation to their research. Finally, the proliferation of graduate programmes in medical education means that we are now seeing the evolution of a new type of academic, often a health professional, whose only discipline is medical education. CONCLUSIONS: I propose that we should strike a balance between seeking to create a separate specialty of medical education and continuing to actively recruit from other academic disciplines. I believe that the strong disciplinary roots of these individuals are a critical element in the continuing growth and progress of medical education research.
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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 | 0,006 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».