Tuning medical education for rural-ready practice: designing and resourcing optimally
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».