The Activities and Responsibilities of the Vice Chair for Education in U.S. and Canadian Departments of Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A profile of the activities and responsibilities of vice chairs for education is notably absent from the medical education literature. The authors sought to determine the demographics, roles and responsibilities, and major priorities and challenges faced by vice chairs for education. METHOD: In 2010, the authors sent a confidential, Web-based survey to all 82 identified department of medicine vice chairs for education in the United States and Canada. The authors inquired about demographics, roles, expectations of and for their position, opinions on the responsibilities outlined for their position, metrics used to evaluate their success, top priorities, and job descriptions. Analysis included creating descriptive statistics and categorizing the qualitative comments. RESULTS: Fifty-nine vice chairs for education (72%) responded. At the time of appointment, only 6 (10%) were given a job description, and only 17 (28%) had a defined job description and metrics used to evaluate their success. Only 20 (33%) had any formal budget management training, and 23 (38%) controlled an education budget. Five themes emerged regarding the responsibilities and goals of the vice chair for education: oversee educational programs; possess educational expertise; promote educational scholarship; serve in leadership activities; and, disturbingly, respondents found expectations to be vague and ill defined. CONCLUSIONS: Vice chairs for education are departmental leaders. The authors' findings and recommendations can serve as a beginning for defining educational directions and resources, building consensus, and designing an appropriate educational infrastructure for departments of 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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».