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Enregistrement W2475111967 · doi:10.18438/b8w618

Medical School Librarians Need More Training to Support their Involvement in Evidence Based Medicine Curricula

2016· article· en· W2475111967 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Aislinn Conway

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationCurriculum developmentFaculty developmentProfessional developmentPerceptionPsychologyQualitative researchScheduleSoftware deploymentInformation literacyMedicinePedagogyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – To describe the self-perceived role of librarians in developing evidence based medicine (EBM) curricula and identify their current and desired level of training to support these activities. Design – Multi-institutional qualitative study. Setting – Nine medical schools in Canada and the United States of America. Subjects – Nine librarians identified by medical school faculty as central to the provision of EBM training for medical students at their institution. Methods – The researchers designed a semi-structured interview schedule based on a review of the literature and their own experiences as librarians teaching EBM. The topics covered were; librarians’ perceptions of their roles in relation to the curriculum, the training required to enable them to undertake these roles, and their professional development needs. The interviews were conducted by telephone and then audio-recorded and transcribed verbatim. The authors present five main themes; curricular design, curricular deployment, curricular assessment, educational training, and professional development. Profiles were developed for each participant based on the latter two themes and from this information common characteristics were identified. Main Results – The participants described the importance of collaboration with faculty and student bodies when designing a curriculum. Information literacy instruction and specifically literature searching and forming a research question were taught by all of the participants to facilitate curricular deployment. Some of the librarians were involved or partly involved in curricular assessment activities such as formulating exam questions or providing feedback on assignments. Educational training of participants varied from informal observation to formal workshops offered by higher education institutions. All librarians indicated a willingness to partake in professional development focused on teaching and EBM. The subjects’ perceptions of their roles are supported by Dorsch and Perry’s themes of the librarian’s role in curricular design, deployment, and assessment. The educational training received by participants included formal training and experiential and self-directed learning activities. Finally, the librarians identified their professional development needs going forward. The majority of participants indicated that they would like to attend workshops run by universities or the Medical Library Association. Others wanted to invite and host guest speakers at their own institutions. Librarians identified financial restraints and geographic location as barriers to attending professional development events. Conclusion – Librarians can be actively involved in the delivery of EBM instruction in medical schools. However, they require additional educational opportunities to enable them to develop in this role. Online training could be a viable option for self-directed learning to overcome financial and geographic constraints.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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