Practice-Based Small Group Learning (PBSGL) in Scotland: the past, the present and the future
Notice bibliographique
Résumé
Practice-based Small Group Learning (PBSGL) originated in Canada and transferred to Scotland in 2003 with a successful pilot involving 45 general practitioners (GPs). The Scottish programme has grown considerably since then and now has 3,400 members drawn from GPs, GP nurses, pharmacists and other professions. Members get together in small groups and discuss case presentations written by authors who have drawn on their own experiences with real patients. The group review a distillation of the current evidence base included in the module and propose changes to their own practice. Members make a commitment to change and log these changes in a shared document.In Scotland, 34% of groups are inter-professional, reflecting the dynamic changes to the primary health care team as it meets the health care needs of the Scottish population. Professional (and inter-professional) socialisation is a key feature of many PBSGL groups. Some groups have peer support as a central function to their meetings.The programme has recruited a small team of module writers and authors and most modules are now produced in Scotland by primary health care members. In addition, over 1,000 members have been trained up to be peer facilitators for their small group. The PBSGL programme in Scotland has ensured that continuing professional development of the primary health care team is available to teams across Scotland and that PBSGL groups can control the content and logistics of their own meetings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».