Notice bibliographique
Résumé
We thank Dr. Stoller for bringing the Cleveland Clinic Chief Residents Leadership Workshop to our attention. Neither article on this topic was retrieved through our search strategy.1,2 However, the authors’ internal medicine leadership training program at the Cleveland Clinic, which appears to be an earlier iteration of the chief residents program,3 was included in our meta-analysis. We applaud Dr. Stoller and his colleagues for early recognition of the need for leadership development in postgraduate medical education and for continuing to develop and refine their program. We agree that emotional intelligence (EI) is an important element in leadership training, but believe that character-based leadership (CBL) is a more comprehensive lens for developing physician leaders. There is increasing recognition that EI skills can be used for emotional manipulation if developed disingenuously.4,5 The Ivey CBL framework emphasizes the 3 C’s—character, competency, and commitment—and describes character as a “habit of being” that can withstand situational pressures.6 We are currently developing a leadership course for postgraduate medical trainees by drawing on the Ivey CBL framework. See relevant CBL resources here: https://www.dropbox.com/sh/eb27zex4053mg0v/AAAe9HzhoNLH-JjrMUwLgXKna?dl=0. Wael Haddara, MDAssociate professor, Divisions of Critical Care Medicine & Endocrinology and Metabolism, Department of Medicine, and Centre for Education Research and Innovation, Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, London, Ontario; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9817-5524.Jacqueline Torti, PhDResearch consultant & education specialist, Centre for Education Research and Innovation Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, London, Ontario; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4518-0255.Ali InayatResearch assistant, Centre for Education Research and Innovation, Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, London, Ontario; [email protected]Nabil Sultan, MDAssociate professor, Division of Nephrology, Department of Medicine, and Centre for Education Research and Innovation researcher, Schulich School of Medicine & Dentistry, Western University, London, Ontario; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3130-1856.
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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 | 0,008 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,015 |
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 ».