Idealism is not enough: designing peace into medical education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Physicians' uniquely privileged social status gives them influence to help prevent conflict in addition to treating its victims. Yet the peacebuilding role of physicians has received little attention in medical education. In this paper, the authors tackle both and provide some concrete guidance to medical schools interested in taking it on. Design/methodology/approach – Using Qualitative Description, a review of literature and expert interviews in violence prevention, peacebuilding, medicine and medical education, three statements are posited: improved healthcare may enhance the prospects for peace; there are mechanisms by which healthcare may potentially enhance peacebuilding; and medical education can be designed to support these mechanisms. A “peace audit” is developed against which to evaluate the efforts of medical schools towards peacebuilding. This audit is used to assess a medical school in Nepal that is invested in peacebuilding. Findings – Medicine has a role, both in resolving conflict, and in preventing its occurrence. The experts believe that physicians have a responsibility to go further than treating the wounded and address the root cause of conflict: the structural violence of poverty and economic disparity. Originality/value – This paper considers the mechanisms by which medicine supports peacebuilding, and the consequences of this for medical education. The literature to date has not dealt with this issue.
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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 | 0,063 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,048 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».