Integrating Research into Dental Student Training
Notice bibliographique
Résumé
The integration of research into dental education is necessary to ensure that evidence-based practice reaches the clinical setting and that dentistry remains a scientifically driven health profession. Consequently, dental accreditation standards in the United States and Canada require dental schools to integrate research components into curricula. Organizations (e.g., NIDCR, ADEA, AADR, IADR, and NSRG) provide some opportunities for dental students to experience research. Assessment of the integration of research into dental curricula suggests that US students are interested in learning and utilizing evidence-based practice, but lack adequate time for research participation. Records show limited student involvement in research organizations internationally (i.e., AADR and IADR). Vague accreditation standards and limited research opportunities outside of dental schools may be barriers. We lack an understanding of the status of integration of research into dental curricula internationally, but predict that similar issues exist. We propose that dental institutions consider implementing the following: (1) curriculum components to assess the use of evidence-based practice, (2) faculty and student seminars for discussing evidence-based practice, (3) subsidization of student membership in dental research organizations (e.g., AADR and IADR), and (4) sponsorship of students as institutional representatives at annual research meetings (e.g., IADR, AADR, ADA, and ADEA meetings), with subsequent school-wide dissemination of knowledge attained from attendance.
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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 | 0,036 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».