Curated Collections for Educators: Five Key Papers on Evaluating Digital Scholarship
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, scholarship that was recognized for promotion and tenure consisted of clinical research, bench research, and grant funding. Recent trends have allowed for differing approaches to scholarship, including digital publication. As increasing numbers of trainees and faculty turn to online educational resources, it is imperative to critically evaluate these resources. This article summarizes five key papers that address the appraisal of digital scholarship and describes their relevance to junior clinician educators and faculty developers. In May 2017, the Academic Life in Emergency Medicine Faculty Incubator program focused on the topic of digital scholarship, providing and discussing papers relevant to the topic. We augmented this list of papers with further suggestions by guest experts and by an open call via Twitter for other important papers. Through this process, we created a list of 38 papers in total on the topic of evaluating digital scholarship. In order to determine which of these papers best describe how to evaluate digital scholarship, the authorship group assessed the papers using a modified Delphi approach to build consensus. In this paper we present the five most highly rated papers from our process about evaluating digital scholarship. We summarize each paper and discuss its specific relevance to junior faculty members and to faculty developers. These papers provide a framework for assessing the quality of digital scholarship, so that junior faculty can recommend high-quality educational resources to their trainees. These papers help guide educators on how to produce high quality digital scholarship and maximize recognition and credit in respect to receiving promotion and tenure.
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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 | 0,064 | 0,267 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
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 ».