Lost in translation: the challenges of global communication in medical education publishing
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: An academic journal serves its purpose by being read and understood. International medical education journals that want to reach a wider readership must be accessible to a multitude of cultures and contexts. It is therefore important that authors and editors consider how their use of language will be interpreted by health care education colleagues who work in different settings. Given the increasing importance of communicating research findings in health care education, it is surprising that no surveys of the comprehensibility of medical education publications have been published in the medical education literature. METHODS: We (a group of education researchers from Europe and North America) set out to examine the comprehensibility of a defined set of recently published medical education papers. We surveyed all the articles published in four major international journals on medical education during the first 5 months of 2008 and searched for terminology that might prove obscure or confusing to an international readership. RESULTS: We found that many of the articles surveyed included terminology, contextual descriptions, acronyms and titles that assumed a shared understanding of setting between authors and readers. We include illustrative examples in the text. DISCUSSION: Terminological and contextual challenges for international readers are common features of the research publications surveyed. In order that the findings of education research may be more widely disseminated and understood, it is important that authors, referees and editors pay attention to the comprehensibility of the language they use in articles selected for publication.
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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 | 0,176 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,050 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».