CAEP 2016 Academic Symposium: A Writer’s Guide to Key Steps in Producing Quality Education Scholarship
Notice bibliographique
Résumé
A key skill for successful clinician educators is the effective dissemination of scholarly innovations and research. Although there are many ways to disseminate scholarship, the most accepted and rewarded form of educational scholarship is publication in peer-reviewed journals. This paper provides direction for emergency medicine (EM) educators interested in publishing their scholarship via traditional peer-reviewed avenues. It builds upon four literature reviews that aggregated recommendations for writing and publishing high-quality quantitative and qualitative research, innovations, and reviews. Based on the findings from these literature reviews, the recommendations were prioritized for importance and relevance to novice clinician educators by a broad community of medical educators. The top items from the expert vetting process were presented to the 2016 Canadian Association of Emergency Physicians (CAEP) Academic Symposium Consensus Conference on Education Scholarship. This community of EM educators identified the highest yield recommendations for junior medical education scholars. This manuscript elaborates upon the top recommendations identified through this consensus-building process.
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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 | 0,029 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,040 |
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 ».