Notice bibliographique
Résumé
There has been an increase in the use of arts in Australian General Practice medical education in recent years. This workshop will aim to continue the Australian journey by exploring how the arts can teach about the whole person care. It will be facilitated by two medical educators experienced in these teaching techniques. Participants will be asked to contribute an example from the arts (film, writing, image, music etc) and be guided via skilled facilitation in how this could be used to explore whole person care. There will be discussion of how these pieces could be used in teaching and clinical practice. Potential benefits and pitfalls will be highlighted. At the conclusion, these resources will be collated for distribution and made freely available.Learning objectives include: (i) how to use the arts in teaching whole person care, (ii) to discuss different methodologies and the pros and cons of each one (iii) to allow participants an opportunity to experiment and participate with different mediums (iv) to collate a list of different examples used from the workshop to distribute to the group.Please note, if you attend this workshop you will need to bring a small contribution of art (film, writing, image, music etc) to share with the group. Electronic versions are welcome. It does not need to be original.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».