Putting Communities in the Driver’s Seat
Notice bibliographique
Résumé
"Community" has featured in the discourse about medical education for over half a century. This discourse has explored relationships between medical education programs and communities in community-oriented medical education and community-based medical education and, in recent years, has extended to community-engaged medical education (CEME). This Perspective explores the developing focus on "community" in medical education, describes CEME as a concept, and presents examples of CEME in action at Flinders University School of Medicine (Australia), the Northern Ontario School of Medicine (Canada), and Ateneo de Zamboanga University School of Medicine (Philippines).The authors describe the ways in which CEME, which features active community participation, can improve medical education while meeting community needs and advancing national and international health equity agendas. They suggest that CEME can redefine student learning as taking place at the center of the partnership between communities and medical schools. They also consider the challenges of CEME and caution that criteria for community engagement must be sensitive to cultural variations and to the nature of the social contract in different sociocultural settings.The authors argue that CEME is effective in producing physicians who choose to practice in rural and underserved areas. Further research is required to demonstrate that CEME contributes to improved health, and ultimately health equity, for the populations served by the medical school.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,080 |
| Communication savante | 0,019 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».