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Enregistrement W2969026301 · doi:10.1097/aog.0000000000003417

Developing as an Academic Medical Educator in Obstetrics and Gynecology

2019· article· en· W2969026301 sur OpenAlexaff
Scott Graziano, Sarah M. Page-Ramsey, Samantha D. Buery-Joyner, Susan Bliss, LaTasha B. Craig, David A. Forstein, Brittany Star Hampton, Laura Hopkins, Margaret L. McKenzie, Helen Morgan, Archana Pradhan, Elise Everett

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetrics and gynaecologyMedical educationPromotion (chess)Academic medicineObstetricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lack of a defined framework for advancement and development of professional identity as a medical educator may discourage faculty from pursuing or progressing through a career in academic medical education. Although career advancement has historically been linked to clinical work and research, promotion for teaching has not been supported at the same level. Despite potential challenges, a career in academic medicine has its share of rewards. This article by the Association of Professors of Gynecology and Obstetrics Undergraduate Medical Education Committee will describe how to develop as an academic medical educator in obstetrics and gynecology, providing tips on how to start, advance, and succeed in an academic career, and provide an overview of available resources and opportunities.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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