Are We There Yet? Preparing Canadian Medical Students for Global Health Electives
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To understand the current landscape and the evolution of predeparture training (PDT) in Canadian medical education. METHOD: The authors surveyed one faculty and one student global health leader at each of Canada's 17 medical schools in February 2008 and May 2010 to assess the delivery of and requirements for PDT at each institution. The authors then used descriptive statistics to compare responses across schools and years. RESULTS: In 2008, one faculty and one student representative from each of the 17 Canadian medical schools completed the survey; in 2010, 17 faculty and 16 student representatives responded. The number of medical schools offering PDT grew substantially from 2008 to 2010 (11/17 [65%] versus 16/17 [94%]). Three of the five new programs in 2010 were student run. The number of schools with mandatory PDT nearly doubled (6/17 [35%] versus 11/17 [65%]). However, institutional funding remained scarce, as 10 of 16 programs had budgets of less than $500 in 2010. PDT content, frequency, and format varied from school to school. CONCLUSIONS: Medical students have been responsible for organizing the majority of new PDT. To ensure quality and sustainability, however, faculty must play a more central role in the planning and implementation of such training programs. Medical schools must continue to reevaluate how best to maximize global health electives for trainees and the communities in which they study. PDT offers one avenue for schools to ensure that students are safe and socially accountable during their time abroad.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».