Notice bibliographique
Résumé
History shows that curriculum review has brought progressive change to undergraduate medical content, structure and strategic direction, but in recent times there has been escalation of change in response to the overcrowded medical curriculum, workforce shortages and credentialing issues. Current global trends include: problem-based learning replacing an older emphasis on didactic specialty lectures; increased community-based compared to a focus on hospital-based experience; more self-directed learning; inter-professional teaching and learning; and particular emphasis on the structure, nature and timing of clinical skills training. Our Faculty of Medicine funded a project on international perspectives on undergraduate clinical skills teaching and learning to inform such change. In our consultation project, a senior team of four multidisciplinary academic staff set out to collate peer-reviewed literature, including medical education conference proceedings, and to consult with international key informants (20 clinical skill tutors and programme managers, mostly from UK, Canada, USA, Australia and New Zealand) to identify the issues of primary importance to clinical skills teaching and learning and to develop a framework for further debate. This information was then discussed with local medical education consumers (our medical students) and producers (educationalists, clinicians and their patients) and key informants reviewed the final report before the web-based dissemination (Moriarty et al 2006) was launched.
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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 | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».