LO29: ILearnEM.com: a curation of quality FOAM resources to learn the fundamentals of emergency medicine
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Innovation Concept: Free Open Access Medical Education (FOAM) is an emerging movement enabling crowdsourced sharing of vast amounts of medical knowledge on the web, especially in the dynamic field of emergency medicine (EM). However, the wide range of FOAM producers and the lack of organization in published FOAM content results in a challenge for learners to find quality resources that meet their educational needs. ILearnEM addresses this by curating content from popular FOAM sites to provide both new and seasoned learners with an organized, topic-structured EM curriculum. Methods: The resources on ILearnEM.com are drawn from the top 50 scoring websites on the Social Media Index (SMI), an indirect measure of quality and impact for online educational resources. The quality of each individual resource is reviewed by our curators using published Quality Checklists developed specifically for FOAM. Links to the original resources are systematically organized into core EM topics and separated into “Approach to” and “Beyond the Basics” categories. Curriculum, Tool, or Material: Since its launch in February 2016, ILearnEM.com has been distributed to the University of Ottawa medical students and residents, the Canadian CCFP-EM program directors, and through social media. Content on the website is updated every two weeks by our curators through an analysis of recent online publications from each of the top 50 SMI sites. The new resources are selected based on the level of quality and the relevance to the fundamentals of EM. Content updates are announced on social media (Twitter) to further engage learners by identifying the availability of new material. Conclusion: Based on a 10-month traffic analysis, 4234 unique visitors visited ILearnEM.com with an average of 1.9 visits/person and 10.4 pages/visit. Of those responding to an online survey (n=138, response rate=3.3%) visitors were 42.8% (n=59) residents, 29.0% medical students (n=40), 19.6% practicing physicians (n=27), and 8.7% other healthcare professionals (n=12). As one of few sites with an objective for a learner-oriented approach to curating content, ILearnEM will continue to be updated regularly based on user feedback to benefit the fast growing consumer base of medical student and resident learners.
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 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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,055 |
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 ».