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Enregistrement W2763388195 · doi:10.1002/aet2.10070

The View From the Top: Academic Emergency Department Chairs’ Perspectives on Education Scholarship

2017· article· en· W2763388195 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel Clarke, Jaime Jordan, Lalena M. Yarris, Emilie Fowlkes, Jaqueline Kurth, Daniel Runde, Wendy C. Coates

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipEmergency departmentSociologyPolitical scienceMedical educationMedia studiesMedicineNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education scholarship continues to grow within emergency medicine (EM) and in academic medicine in general. Despite a growing interest, would-be education scholars often struggle to find adequate mentorship, research training, funding, and protected time to produce rigorous scholarship. The ways in which individual academic EM departments can support this mission remains an area in need of description. OBJECTIVES: We sought to describe academic EM department chairs' perceptions of education scholarship and facilitators and barriers to producing high-quality education scholarship. METHODS: We conducted a qualitative study using a grounded theory-derived approach. Participants were solicited directly, and semistructured interviews were conducted via telephone. Interviews were transcribed verbatim and were analyzed by three study investigators using a coding matrix. Discrepancies in coding were resolved via in depth discussion. RESULTS: We interviewed seven EM chairs from academic departments throughout North America (six in geographically diverse regions of the United States and one in western Canada). Chairs described education scholarship as lacking clearly defined and measurable outcomes, as well as methodologic rigor. They identified that education faculty within their departments need training and incentives to pursue scholarly work in a system that primarily expects teaching from educators. Chairs acknowledged a lack of access to education research expertise and mentorship within their own departments, but identified potential resources within their local medical schools and universities. They also voiced willingness to support career development opportunities and scholarly work among faculty seeking to perform education research. CONCLUSIONS: Academic EM chairs endorse a need for methodologic training, mentorship, and access to expertise specific to education scholarship. While such resources are often rare within academic EM departments, they may exist within local universities and schools of medicine. Academic EM chairs described themselves as willing and able to support faculty who wish to pursue this type of work.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0300,024
Communication savante0,0250,013
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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