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Enregistrement W2943042402 · doi:10.1017/cem.2019.209

P018: How to get your departmental web content to work for you: one department's experience with free open access medical education

2019· article· en· W2943042402 sur OpenAlexaffabout
Kavish Chandra, David Lewis, Paul Atkinson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipSocial mediaPublishingMedical educationCurriculumMedicineEmergency departmentWorld Wide WebPsychologyComputer sciencePolitical scienceNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation Concept: Free open access medical education (FOAM) is a quickly growing field. While there is an abundance of resources online, and on social media, the quality of those resources should always be questioned and reviewed. Furthermore, as medical learners progress in their training, they become lead consumers and producers of FOAM. Our educational innovation concept was the introduction of two FOAM streams into our residency program to assist learners to produce their own content with mentorship from our emergency medicine faculty. Methods: Medical students and residents training in the emergency department were encouraged to submit content to either our department website in the form of a clinical PEARL, or a research paper to the departmental Cureus online journal. All website content was reviewed by an attending physician and all Cureus content was submitted for further peer review and publication if approved. All published content was shared on social media through our department's Twitter account. A select number of residents were also mentored in reviewing and editing FOAM content and publishing it to our departmental website. Curriculum, Tool or Material: sjrhem.ca is the Saint John Regional Hospital Department of Emergency Medicine's website. A portion of the website is dedicated to posts arising from departmental rounds, case reviews as well as posts from learners in the form of clinical PEARLS. They are designed as succinct and informative clinical summaries and allow learners to share their content to a wider audience online. Cureus.com is an online journal of medical science, with a dedicated Dalhousie Emergency Medicine Channel. The editors are local emergency medicine faculty and senior residents, while reviewers are independent. In the last year, the clinical pearls received 5672 views, and the Cureus channel received 1143 content views. Conclusion: Feedback from learners regarding publication of their own FOAM has been positive and has allowed them to share their content to a much wider audience through our Departmental Website, Cureus Channel and Twitter stream. Furthermore, we are helping to prepare residents to produce their own high quality content, allowing our FOAM program to grow.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,010

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 Opus0,363
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,134 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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