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Enregistrement W2943006167 · doi:10.1097/acm.0000000000002777

Partnered Educational Governance: Rethinking Student Agency in Undergraduate Medical Education

2019· article· en· W2943006167 sur OpenAlexaffabout
Philippe‐Antoine Bilodeau, Xin Mei Liu, Beth‐Ann Cummings

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumStudent engagementGeneral partnershipAgency (philosophy)Corporate governanceGovernment (linguistics)Student affairsMedical educationAccountabilityPublic relationsPedagogySociologyPolitical scienceHigher educationPsychologyMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, students have been "consumers" of undergraduate medical education (UME) rather than stakeholders in its design and implementation. Student input has been retrospective, and although UME leaders have been open to feedback, matters most important to students have often been overlooked, leaving students feeling largely unheard. Student representation has also lacked structure and unity of feedback.A vision for effective student representation drove the creation of a partnered educational governance (PEG) model at McGill University in Montreal, Quebec, Canada, where sharing of expertise between student representatives and UME leadership has improved the UME program and the educational experience of students.The PEG model is grounded in the literature on student government, the student-as-partner framework, and theories of accountability. As part of the model, the student Medical Education Committee, an organized structure for discussion and reporting to student constituents, was established. This structure allows student representatives, entrusted by their peers and faculty, to proactively provide input to UME committees in the development of policies and curricula. The partnership between students and faculty facilitates a shared understanding of educational challenges and potential solutions.Within the first year, meaningful changes associated with the PEG model included increased student engagement in key program decisions, such as the redesign of a research course and an update to the absences and leaves policy. The PEG model enables unified student representation that is accountable and representative-and has a significant impact on outcomes-while maintaining the UME program's ownership of and responsibility for the curriculum and policies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0180,033
Communication savante0,0250,022
Science ouverte0,0040,038
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,388 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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