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Enregistrement W2945252461 · doi:10.1097/acm.0000000000002795

Dynamic Tensions Following New Pedagogy in Undergraduate Medical Education

2019· article· en· W2945252461 sur OpenAlexaff
Denis Daneman, Solomon R. Benatar

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceAccreditationCurriculumMedical educationDilemmaMedicinePedagogyPsychologyEngineering ethicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors draw on their many decades of combined experience with medical students, observing their maturation into practice in widely differing contexts, to reaffirm some of the essential goals of medical education. They briefly review curricular changes in medical education over the past 100 years, then focus on the dynamic tension in undergraduate medical education (UME) resulting from new pedagogy. Specifically, these tensions arise from the differing trajectories and directions of the 3 traditional pillars of academic medicine: clinical excellence, state-of-the-art education, and cutting-edge research. The authors highlight the role of generalism as an essential foundation of UME, as well as the dilemma of a shrinking cadre of medical students choosing a generalist career path. To address challenges stemming from pedagogical changes, the authors offer 4 observations. First, a more condensed approach to faculty development may be to ensure that bringing teachers up to speed on the new curriculum is not excessively burdensome. Second would be a more gradual introduction of the proposed changes. Third, some discussion about medical education pedagogy and curricular development ought to have a place in UME to prepare the next generation of physicians for ongoing changes in accreditation and in approaches to education. Finally, more appropriate funding of medical education would alleviate some of the burden and anxiety by acknowledging its nonmaterial value.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,031
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0020,023
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,406 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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