Writing for publication in medical education: The benefits of a faculty development workshop and peer writing group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although educational innovations in medical education are increasing in number, many educators do not submit their ideas for publication. AIMS: The goal of this initiative was to assist faculty members write about their educational innovations. METHOD: Twenty-four faculty members participated in this intervention, which consisted of a half-day workshop, three peer writing groups, and independent study. We assessed the impact of this intervention through post-workshop evaluations, a one-year follow-up questionnaire, tracking of manuscript submissions, and an analysis of curriculum vitae. RESULTS: The workshop evaluations and one-year follow-up demonstrated that participants valued the workshop small groups, self-instructional workbook, and peer support and feedback provided by the peer writing groups. One year later, nine participants submitted a total of 14 manuscripts, 11 of which were accepted for publication. In addition, 10 participants presented a total of 38 abstracts at educational meetings. Five years later, we reviewed the curriculum vitae of all participants who had published or presented their educational innovation. Although the total number of publications remained the same, the number of educationally-related publications and presentations at scientific meetings increased considerably. CONCLUSIONS: A faculty development workshop and peer writing group can facilitate writing productivity and presentations of scholarly work in medical education.
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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 | 0,025 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».