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Enregistrement W2954792291 · doi:10.3899/jrheum.180955

Some Clinicians Speak about Career-long Learning When Life Gets Real

2019· editorial· en· W2954792291 sur OpenAlexaffvenueabout
Arthur Bookman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLifelong learningMedical educationFamily medicineCertificationPsychologyManagementPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

> The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn. — Alvin Toffler1 In the spring of 2018, a round-Tan ALTan ALtable discussion took place in the presence of 23 rheumatology trainees from the province of Ontario, Canada. The topic of the discussion was lifelong learning. On the panel were 5 rheumatologists representing different stages of career experience: Dr. A, a recently graduated trainee who is currently in community practice; Dr. B, an experienced community rheumatologist in a small city of Ontario; Dr. C, a senior investigator at the University of Toronto; Dr. D, a mid-career academic rheumatologist/epidemiologist; and Dr. E, a senior community rheumatologist. The panel was asked to open with statements describing their efforts and strategies to remain abreast of their professional knowledge. Dr. A noted that because of the volume of knowledge she had studied for recent rheumatology certification examinations, she did not expect that knowledge maintenance was something she would need to be concerned about for some time. However, once in practice, it became apparent that she would need to consider her own continuing education needs because she was no longer in a university setting where she attended mandatory weekly lectures. Dr. A subscribed to an online service that sent her 12 to 15 articles a month in the topic areas that she selected. She also found it useful to periodically discuss complex cases with more experienced colleagues. Dr. B, a mid-career community rheumatologist, was one of only 2 rheumatologists in a catchment area of over 350,000 people. It quickly became evident that every … Address correspondence to Dr. A.A. Bookman, Toronto Western Hospital, University Health Network, 399 Bathurst St., Room 1E424, Toronto, Ontario M5T 2S8, Canada. E-mail: arthur.bookman{at}uhn.on.ca

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0190,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,009

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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'admission3
Résumé présentoui

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