Family Medicine Journal Club: To Tweet or Not to Tweet?
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
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Online journal clubs have recently become popular, but their effectiveness in promoting meaningful discussion of the evidence is unknown. We aimed to understand the learner experience of a hybrid online-traditional family medicine journal club. METHODS: We used a qualitative descriptive study to understand the experience of medical students and residents at the University of Toronto with the hybrid online-traditional family medicine journal club, including perceived useful and challenging aspects related to participant engagement and fostering discussion. The program, informed by the literature and needs assessment, comprised five sessions over a 6-month period. Learners led the discussion between the distributed sites via videoconferencing and Twitter. Six of 12 medical students and 33 of 57 residents participated in one of four focus groups. Thematic data analysis was performed using the constant comparison method. RESULTS: While participants could appreciate the potential of an online component to journal club to connect distributed learners, overall, they preferred the small group, face-to-face format that they felt produced richer and more meaningful discussion, higher levels of engagement, and a better learning opportunity. Videoconferencing and Twitter were seen as diminishing rather than enhancing their learning experience and they challenged the assumption that millennials would favor the use of social media for learning. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that for discussion-based teaching activities such as journal club, learners prefer a small-group, face-to-face format. Our findings have implications for the design of curricular programs for distributed medical learners.
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.
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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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