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Enregistrement W2991963171 · doi:10.36834/cmej.42182

Are rural residents missing out on teaching? A comparison of teaching opportunities for urban and rural family medicine residents at the University of Manitoba

2018· article· en· W2991963171 sur OpenAlexaffvenueabout
Aaron Jattan, Charles Penner, Joanne Maier, Bruce Martin

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Rural areaMedicineMedical schoolMedical educationFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The scholar competency of the CanMEDS-FM framework requires residents to develop teaching skills, and with the number of rural residency positions tripling over the last decade, it is essential for residency programs to provide rural residents with teaching opportunities. The purpose of this study was to investigate the differences in teaching opportunities offered to urban and rural family medicine residents at the University of Manitoba. METHODS: The 117 urban and rural family medicine residents were surveyed to quantify their interactions with medical students. Specific respondents were interviewed to provide context to the survey. RESULTS: On family medicine, only 20% of rural residents reported frequent opportunities to informally teach, compared to 57% of urban residents. Similarly, 86% of urban residents reported organized teaching opportunities compared to only 5% of rural residents. Residents placed high value in receiving additional teaching opportunities. CONCLUSION: This study suggests that there are fewer teaching opportunities for rural family medicine residents compared to urban residents at the University of Manitoba. Given the small sample size, a larger study could determine whether this trend exists across the country. It will be incumbent on residency programs to ensure rural residents have the opportunities to become competent educators.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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