Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medical simulation is an effective method to teach high-risk procedural skills, identify latent safety threats in healthcare, improve patient safety, and develop teamwork and communication skills. As the field of medical simulation continues to grow rapidly, fellowship training in medical simulation also continues expanding to meet the growing demand. In only ten years, over 45 new simulation fellowships have started worldwide. With increased utilization of medical simulation in training, there is an associated increase in demand for well-trained, effective simulation educators. Simulation fellowships exist to provide this training and generate graduates who are successful in administrative skills required to operate a simulation center, effectively facilitate and debrief learners, design curricula to achieve educational objectives, and publish simulation-based research to further the specialty.The rapid expansion of simulation fellowships has led to a lack of standardization in the fellowship curriculum. While this allows for tailored training toward trainee interest, it also creates wide variability in the curriculum and potentially limits the transferability of fellowship training. Medical simulation fellowships have not obtained accreditation from the Accreditation Council on Graduate Medical Education (ACGME) or Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC). Surgical simulation fellowships do have accreditation from the American College of Surgery. The content and structure of medical simulation fellowships vary, as evidenced by previous studies surveying fellowship program directors and graduates.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 découle