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Enregistrement W2148642780 · doi:10.1080/01421590600607831

Tuning medical education for rural-ready practice: designing and resourcing optimally

2006· article· en· W2148642780 sur OpenAlexfundno aff
Moira Maley, Harriet Denz‐Penhey, Vanessa Lockyer-Stevens, Jamie Murdoch

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaAustralian Government
Mots-clésFormative assessmentDisconnectionMedical educationCurriculumGovernment (linguistics)BenchmarkingPsychologyIndoctrinationRural areaPedagogyMedicineMathematics educationPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to bring doctors back to the bush the Australian government has resourced a number of rural clinical schools (RCS). At the RCS in the University of Western Australia students were allocated in small groups to rural sites for the entire fifth year of a six-year course, sitting the same final examinations as city students. Key factors guiding the successful outcome were the resourcing and implementation of the infrastructure and teaching and learning pedagogy. In designing support, the disconnection of students from their city colleagues was anticipated as an issue, as was the pedagogical indoctrination of the teachers. The curriculum implementation was adapted in this light. The role of the Web in teaching and learning, and their status as 'student colleagues' and independent learners were pivotal aspects. As students settled at their site, their confidence grew and their anxiety over urban disconnection dissipated. By benchmarking themselves using Web-based formative assessments and in formative 'objective structured clinical examinations' staged for them by the RCS, the students received ongoing feedback on their progress. This model of embedding students in rural centres for an extended period with rural practitioners as teachers was successfully implemented at multiple sites geographically vastly separate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,423 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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