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Enregistrement W2871201893 · doi:10.1097/acm.0000000000002352

Toronto Addis Ababa Academic Collaboration: A Relational, Partnership Model for Building Educational Capacity Between a High- and Low-Income University

2018· article· en· W2871201893 sur OpenAlexaffabout
Dawit Wondimagegn, Clare Pain, Yonas Baheretibeb, Brian Hodges, Melaku Wakma, Marci Rose, Abdulaziz Sherif, Gena Piliotis, Admasu Tsegaye, Cynthia Whitehead

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity Health NetworkThe Wilson CentreWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipCLARITYCapacity buildingPerspective (graphical)Low incomeSociologyMedical educationPolitical sciencePublic relationsMedicineSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational partnerships between academic health sciences centers in high- and low-resource settings are often formed as attempts to address health care disparities. In this Perspective, the authors describe the Toronto Addis Ababa Academic Collaboration (TAAAC), an educational partnership between the University of Toronto and Addis Ababa University. The TAAAC model was designed to help address an urgent need for increased university faculty to teach in the massive expansion of universities in Ethiopia. As TAAAC has developed and expanded, faculty at both institutions have recognized that the need to understand contextual factors and to have clarity about funding, ownership, expertise, and control are essential elements of these types of collaborative initiatives. In describing the TAAAC model, the authors aim to contribute to wider conversations and deeper theoretical understandings about these issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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