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Enregistrement W2790252586 · doi:10.1080/0142159x.2018.1440079

Educational leadership during a decade of medical curricular innovation and renewal

2018· article· en· W2790252586 sur OpenAlexaff
Karen Pinder, Jennifer A. Shabbits

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical schoolMedical educationDistribution (mathematics)Investment (military)MedicinePolitical sciencePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The past decade has witnessed successful expansion, distribution and curricular renewal at the University of British Columbia (UBC) medical school. The expansion and distribution of the medical program doubled enrollment and established the first North American medical school training students across multiple geographical locations. The more recent competency-based curriculum renewal demonstrates sustained innovation within UBC medicine. AIMS: This paper describes that a significant contributor to these successes has been a team of teaching faculty whose exclusive roles have been providing curricular support. Over the past decade, this group has evolved into a vital component of the day-to-day operations and performance of the distributed medical curriculum; they now provide continuity in leadership and innovation across multiple educational facets of the program. METHOD/RESULTS: This paper reports on the evolution and significance of these faculty members. The descriptions establish the success of an investment in teaching faculty and underscore the importance of engaging faculty whose primary commitments are to teaching, educational pedagogy, and student support. CONCLUSIONS: This efficacious model of supporting and advancing a complex distributed medical program over more than a decade of pivotal change will be of interest to faculties and programs that are contemplating or navigating similar pursuits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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