Establishing an online mentor database for medical students
Notice bibliographique
Résumé
authentic ethics-related situations, it facilitates a focus on reflection in order to compare courses of action rather than selecting the most appropriate.In this sense, the CJLT is innovative as it allies cognitive apprenticeship with the development of critical thinking skills.Furthermore, students recognise the ethical conduct that is most coherent with professionalism as identified by experts, but point out that in 'real-life' experiences on hospital wards, conduct can be markedly different.We believe this reflects the hidden curriculum, signalled in the literature as a major impediment to professionalism education.Learning to conciliate espoused ethical conduct and future clinical experience, buttressed by insight into expert ethical decision making, is the chief added value of the CJLT for the meaningful development of professionalism.Finally, the user-friendly aspect of the CJLT is not a trivial matter.The CJLT we have implemented is completed online at times and at a pace determined by each student.Hence, it is truly an effective professionalism-learning tool that can be inserted easily into already heavy study schedules.We are encouraged to introduce the CJLT into residency and continuous professional development.Although it is too early to consider it as an assessment tool, we think it can be used to measure the development of professionalism competence in students over time.
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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 | 0,014 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,053 |
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 ».