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Enregistrement W2109853928 · doi:10.1111/j.1365-2923.2010.03745.x

Intersections of creativity in the evaluation of the Wilson Centre Fellowship Programme

2010· article· en· W2109853928 sur OpenAlexaff
Kathryn Parker, Jill Shaver, Brian Hodges

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSickKids FoundationThe Wilson CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)CreativityMedical educationField (mathematics)Engineering ethicsSociologyProcess managementPsychologyMedicineComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Comprehensive programme evaluation frameworks are increasingly important to inform the development of sophisticated programmes that educate the next generation of health professions education researchers. This paper highlights an innovative process undertaken by the Wilson Centre for Research in Education to evaluate its fellowship programme. This process incorporates the principles of programme theory and a framework drawn from the field of organisational development. METHODS: During the iterative and dynamic process of articulating the programme's theory, a hidden tension between structured and unstructured components of the fellowship programme was unearthed. This necessitated a secondary process beyond traditional programme evaluations involving the use of a method called 'Polarity Management®'. RESULTS: The use of this model allowed the team to identify priority actions for balancing both the structured and unstructured components, along with indicators which can serve as an early warning system to alert observers to any imbalance between the components. DISCUSSION: Lessons learned and implications for other health education programming and the practice of programme evaluation are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,386
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,432
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3860,432
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0090,028
Communication savante0,0240,013
Science ouverte0,0030,024
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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