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Enregistrement W2908776574 · doi:10.1007/s40037-018-0491-0

Development and validation of a health profession education-focused scholarly mentorship assessment tool

2019· article· en· W2908776574 sur OpenAlexafffund
Christina St‐Onge, Meredith Young, Lara Varpio

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMentorshipAcknowledgementMedical educationPromotion (chess)Quality (philosophy)MedicinePsychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: PhD-trained researchers working in health professions education (HPE) regularly engage in one-on-one, or one-on-few, scholarly mentorship activities. While this work is often a formal expectation of these scientists' roles, rarely is there formal institutional acknowledgement of this mentorship. In fact, there are few official means through which a research scientist can document the frequency or quality of the scholarly mentorship they provide. APPROACH: OUTCOMES: The STHPE assessment tool has appropriate psychometric properties and evidence supporting acceptability. It can be used to document areas of strength and areas for improvement for research scientists engaged in HPE-related scholarly mentorship. NEXT STEPS: At present, the STHPE assessment tool is the only formally developed tool for which there is evidence of validity for use by PhD-trained researchers working in HPE to collect feedback on their scholarly mentorship skills. The STPHE has been used in promotion and tenure packages to document effectiveness and quality of scholarly mentorship.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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