<i>Sanokondu</i>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to describe the evolution of Sanokondu, highlighting the rationale, achievements and lessons learnt from this initiative. Sanokondu is a multinational community of practice dedicated to fostering health-care leadership education worldwide. This platform for health-care leadership education was conceived in 2014 at the first Toronto International Summit on Leadership Education for Physicians (TISLEP) and evolved into a formal network of collaborators in 2016. Design/methodology/approach This paper is a case study of a multinational collaboration of health-care leaders, educators, learners and other stakeholders. It describes Sanokondu's development and contribution to global health-care leadership education. One of the major strategies has been establishing partnerships with other educational organizations involved in clinical leadership and health systems improvement. Findings A major flagship of Sanokondu has been its annual TISLEP meetings, which brings various health-care leaders, educators, learners and patients together. The meetings provide opportunities for dialog and knowledge exchange on leadership education. The work of Sanokondu has resulted in an open access knowledge bank for health-care leadership education, which in addition to the individual expertise of its members, is readily available for consultation. Sanokondu continues to contribute to scholarship in health-care leadership through ongoing research, education and dissemination in the scholarly literature. Originality/value Sanokondu embodies the achievements of a multinational collaboration of health-care stakeholders invested in leadership education. The interactions culminating from this platform have resulted in new insights, innovative ideas and best practices on health-care leadership education.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,015 |
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 ».