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Enregistrement W2319421575 · doi:10.1037/a0035472

Psychologists in medical schools and academic medical centers: Over 100 years of growth, influence, and partnership.

2014· article· en· W2319421575 sur OpenAlexaff
William N. Robiner, Kim E. Dixon, Jacob L. Miner, Barry A. Hong

Notice bibliographique

RevueAmerican Psychologist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOGeneral partnershipMedical educationMental healthPsychologyAccountabilityHealth careMEDLINENursingMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychologists have served on the faculties of medical schools for over 100 years. Psychologists serve in a number of different roles and make substantive contributions to medical schools' tripartite mission of research, education, and clinical service. This article provides an overview of the history of psychologists' involvement in medical schools, including their growing presence in and integration with diverse departments over time. We also report findings from a survey of medical school psychologists that explored their efforts in nonclinical areas (i.e., research, education, administration) as well as clinical endeavors (i.e., assessment, psychotherapy, consultation). As understanding of the linkage between behavioral and psychological factors and health status and treatment outcomes increases, the roles of psychologists in health care are likely to expand beyond mental health. An increasing focus on accountability-related to treatment outcomes and interprofessional research, education, and models of care delivery-will likely provide additional opportunities for psychologists within health care and professional education. The well-established alignment of psychologists' expertise and skills with the mission and complex organizational needs of medical schools augurs a partnership on course to grow stronger. (PsycINFO Database Record (c) 2014 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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