How Medical Schools Can Encourage Students’ Interest in Family Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The discipline of family medicine is essential to improving quality and reducing the cost of care in an effective health care system. Yet the slow growth of this field has not kept pace with national demand. In their study, Rodríguez and colleagues report on the influence of the social environment and academic discourses on medical students' identification with family medicine in four countries-the United Kingdom, Canada, France, and Spain. They conclude that these factors-the social environment and discursive activity within the medical school-influence students' specialty choices. While the discourses in Canada, France, and Spain were mostly negative, in the United Kingdom, family medicine was considered a prestigious academic discipline, well paying, and with a wide range of practice opportunities. Medical students in the United Kingdom also were exposed early and often to positive family medicine role models.In the United States, academic discourses about family medicine are more akin to those in Canada, France, and Spain. The hidden curriculum includes negative messages about family medicine, and "badmouthing" primary care occurs at many medical schools. National education initiatives highlight the importance of social determinants in medical education and the integration of public health and medicine in practice. Other initiatives expose students to family medicine role models and practice during their undergraduate training and promote primary care practice through new graduate medical education funding models. Together, these initiatives can reduce the negative effects of the social environment and create a more positive discourse about family medicine.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».