Commentary: Are We Ready to Embrace the Rest of the Flexner Report?
Notice bibliographique
Résumé
At the start of the 20th century, Abraham Flexner proposed a number of reforms for medical education in his seminal 1910 report, Medical Education in the United States and Canada. His recommendations were wide ranging, including a strong scientific basis, use of pedagogical methods, and faculty whose principal role is that of educator. Of these, reforms in science education for medicine received the widest attention and revolutionized physicians' intellectual foundations for medical practice. But what of Flexner's other suggested reforms, those skills needed to develop "the educated man" who can meet the "greatly modified ethical responsibility" of modern medical practice? As the 21st century begins, Flexner's ideas on these other subjects he considered critical for physician training are reappearing in the medical education literature. If history is a guide, medical education could be on the cusp of another set of great advances by renewing interest in medical humanities, reevaluating the makeup of medical school teaching faculty, and seeking innovations in pedagogy to facilitate active and integrated learning. The time is ripe to embrace the rest of the Flexner Report.
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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 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,081 | 0,075 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».