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Enregistrement W2912070604 · doi:10.15694/mep.2019.000018.1

Faculty Development- Is Some Better Than None?

2019· article· en· W2912070604 sur OpenAlex
Kelsey Anne Crawford, Timothy J. Wood, Karl‐André Lalonde, Nancy Dudek

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMedEdPublish · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésFormative assessmentMedical educationQuality (philosophy)PsychologyQuality managementStrengths and weaknessesMedicineIntervention (counseling)Medical physicsFamily medicinePhysical therapyNursingSocial psychologyPedagogyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p>This article was migrated. The article was marked as recommended. Introduction: With the advent of competency-based medical education there is an emphasis on formative workplace based assessment. The quality of these assessments is a concern for medical educators and their trainees. Faculty development (FD) strategies to improve assessment quality have resulted in some success. However, few faculty participate, and those who do are likely more motivated to improve, making it difficult to demonstrate a conclusive benefit. To address these weaknesses, we designed a FD initiative to improve the quality of completed in-training evaluation reports (ITERs). All faculty within a division participated. We hypothesized that clinical supervisors would improve their ITER quality based on feedback, regardless of their own motivation to do so, with a simple, point-in-time intervention. Methods: In this three-phase study, two independent raters used the Completed Clinical Evaluation Report Rating (CCERR) to assess the quality of ITERs completed by all faculty in the Division of Orthopedic Surgery at the University of Ottawa. In phase one, ITERs from the previous nine months were evaluated. In phase two, the participants were aware that their ITERs were being evaluated, but they did not receive feedback. In phase three, participants received regular feedback on their performance in the form of their mean CCERR scores. Mean CCERR scores from the different phases of the study were compared. Results: CCERR scores were similar for all three phases (one: 17.56 ± 1.02, two: 17.65 ± 0.96, three: 17.54 ± 0.75, p=0.98). Discussion and Conclusions: There was no evidence in our study that participants' improved their ITER quality despite being aware that they were being evaluated and/or receiving feedback. Potentially, this was related to a lack of motivation. Alternatively, the intensity and/or frequency of the feedback may have been inadequate to create change. These results raise concerns that some faculty development may not necessarily be better than none.</ns4:p>

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,289 · 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