Enhancing Undergraduate Public Health Education Through Public Health Interest Groups
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Since 2007, all Canadian medical schools have had at least one established student-led public health interest group (PHIG). The Association of Faculties of Medicine of Canada (AFMC), the Public Health Task Group, and the Public Health Agency of Canada (PHAC) have supported these PHIGs. The authors describe the activities and structure of PHIGs in Canada from 2007 to 2011, plus the extent to which PHIGs met the objectives set out for them by the AFMC Public Health Task Group. METHOD: Using a standardized template, the authors analyzed funding applications and reports that PHIG executives submitted to the AFMC from 2007 through 2011. The authors created activity categories and collected simple counts of activities within categories. They then used these data to assess how successfully PHIGs have been able to meet their objectives. RESULTS: Fifty-two funding applications, 50 interim reports, and 48 final reports were available for analysis. All 17 Canadian medical schools had at least one established PHIG between 2007 and 2011, and 9 schools (53%) applied for PHIG funding in all four years. Academic activities such as lectures, seminars, and workshops were the most common activities conducted by PHIGs, followed by career exploration and networking. CONCLUSIONS: This study found that the AFMC, with funding support from PHAC, was instrumental in initiating PHIGs in 82% (n = 14) of Canadian medical schools. With consistent funding, national networking opportunities, and a common operating structure, PHIGs have been able to accomplish AFMC's objectives for increasing public health awareness amongst medical students.
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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 | 0,028 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».