A quarter century of teacher training in family medicine in Europe: homage to the Bled course
Notice bibliographique
Résumé
[Excerpt] If it isn’t broken, don’t fix it.’ This advice can apply to many situations. It can certainly apply to the annual Janko Kersnik International EURACT Bled Course for teacher training in family medicine. This course will convene for the 25th time in September of this year. It is worth pausing to examine the remarkable path this course has taken, to assess its influence, and to speculate on how it can continue to serve family medicine in Europe. The early history of this course has been documented in a number of publications,1-2 and additional articles planned to discuss future directions. This editorial will provide a more personal view of the course and some reflections on how the lessons learned in the course may be applied locally. The course began in 1991 as an initiative of the Slovene Association of Family Doctors and the Department of Family Medicine in Ljubljana, to prepare young teachers in Slovenia for the task of tutoring and training medical students and residents in family medicine. The profession had recently received specialist status in that country and a new cadre of teachers were required. In order to enrich the program, foreign guests, including Jaime Correia de Sousa were invited to join the faculty. The success of the first course led to the planning of a second and so it continued for twenty-five years. I have been involved annually as a course director since 1997. [...]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».