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
One hundred years after Abraham Flexner released his report Medical Education in the United States and Canada, the spirit of reform is alive again. Reports in the United States and Canada have called for significant changes to medical education that will allow doctors to adapt to complex environments, work in teams, and meet a wide range of social needs. These reports call for clear educational outcomes but also for a flexible, individualized approach to learning. Whether or not change will result has much to do with the alignment between what is proposed and the nature of current societal discourses about how medical education should be conducted. Currently, two powerful and competing models of competence development are operating at odds with one another. The traditional one is time-based (a "tea-steeping" model, in which the student "steeps" in an educational program for a historically determined fixed time period to become a successful practitioner). This model directs attention to processes such as admission and curriculum design. The newer one is outcomes-based (an "i-Doc" model, a name suggested by the Apple i-Pod that infers that medical schools and residencies, like factories, can produce highly desirable products adapted to user needs and desires). This model focuses more on the functional capabilities of the end product (the graduate student, resident, or practicing physician). The author explores the implications of both time-based and outcomes-based models for medical education reform and proposes an integration of their best features.
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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 | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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