Setting the standard: <i>Medical Education</i> 's first 50 years
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: By understanding its history, the medical education community gains insight into why it thinks and acts as it does. This piece provides a Foucauldian archaeological critical discourse analysis (CDA) of the journal Medical Education on the publication of its 50th Volume. This analysis draws upon critical social science perspectives to allow the examination of unstated assumptions that underpin and shape educational tools and practices. METHODS: A Foucauldian form of CDA was utilised to examine the journal over its first half-century. This approach emphasises the importance of language, and the ways in which words used affect and are affected by educational practices and priorities. An iterative methodology was used to organise the very large dataset (12,000 articles). A distilled dataset, within which particular focus was placed on the editorial pieces in the journal, was analysed. RESULTS: A major finding was the diversity of the journal as a site that has permitted multiple - and sometimes contradictory - discursive trends to emerge. One particularly dominant discursive tension across the time span of the journal is that between a persistent drive for standardisation and a continued questioning of the desirability of standardisation. This tension was traced across three prominent areas of focus in the journal: objectivity and the nature of medical education knowledge; universality and local contexts, and the place of medical education between academia and the community. CONCLUSIONS: The journal has provided the medical education community with a place in which to both discuss practical pedagogical concerns and ponder conceptual and social issues affecting the medical education community. This dual nature of the journal brings together educators and researchers; it also gives particular focus to a major and rarely cited tension in medical education between the quest for objective standards and the limitations of standard measures.
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».