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Enregistrement W2111341750 · doi:10.1186/1472-6920-13-3

Global health education in U.S. Medical schools

2013· article· en· W2111341750 sur OpenAlexaff
Omar A. Khan, Richard L. Guerrant, James H. Sanders, Charles C. J. Carpenter, Margaret Spottswood, David S. Jones, Cliff O’Callahan, Timothy F. Brewer, Jeffrey F. Markuns, Stephen Gillam, Joseph F. O’Neill, Neal Nathanson, Stephen Wright

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCurriculumMEDLINEMedicinePolitical sciencePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in global health (GH) among medical students worldwide is measurably increasing. There is a concomitant emphasis on emphasizing globally-relevant health professions education. Through a structured literature review, expert consensus recommendations, and contact with relevant professional organizations, we review the existing state of GH education in US medical schools for which data were available. Several recommendations from professional societies have been developed, along with a renewed emphasis on competencies in global health. The implementation of these recommendations was not observed as being uniform across medical schools, with variation noted in the presence of global health curricula. Recommendations for including GH in medical education are suggested, as well as ways to formalize GH curricula, while providing flexibility for innovation and adaptation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,389 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations118
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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