Not Just a Medical Student: Delivering Medical Education Through a Short Video Series on Social Media
Notice bibliographique
Résumé
"Not Just a Medical Student" is an innovative bite-size medical education video series founded and hosted on social media. Its primary aim is to inspire tomorrow's doctors to be creative while engaging and informing them with the latest innovations, technology, and conferences within various specialties. To our knowledge, these themes are scarcely covered in the structured medical curriculum. Created and launched in August 2017, "Not Just a Medical Student" quickly gained traction; with over 1000 followers on Facebook and a rapidly increasing number of views, it reached the medical community across the globe. The video series features a trailblazer in virtual reality surgery and its potential impact on the evolution of medical education, reviewing future medical technology apps, such as Touch Surgery, and reporting on the latest medical education and health apps. The series engaged in topical medico-politics at the British Medical Association House and reported on global health issues and innovations at the Royal Society of Medicine Conference. The video series has further received several national awards including the Association and Study of Medical Education (ASME) Educator Innovator 2017 award, runner up to the Zeshan Qureshi Outstanding Contribution to Medical Education Award, and the Alternative Docs National Social Media Influencer award. The concept has been presented at international conferences (eg, the Healthcare Leadership Academy conference) and gained international recognition upon personal invitation at the Norwegian Annual Junior Doctors Conference. With the rise of the social media generation, innovative methods to inspire, engage, and inform students contributing to the continuous evolution of medical education should be encouraged and further explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».