Remote and rural placements occurring during early medical training as a multidimensional place-based medical education experience
Notice bibliographique
Résumé
The Northern Ontario School of Medicine delivers medical education aiming to improve the health outcomes for persons living in Northern Ontario, including those in underserviced rural and geographically remote communities. Second year students experience rural medicine and living during two four-week long placements set in remote and rural communities (RRCP) supervised by local physicians. This place-based approach to medical education aims to equip learners with the skills and dispositions needed to work there successfully. The goal of the study was to develop a better understanding of RRCPs from different perspectives: Institutional, community-preceptors and students. Data was collected by review of institutional documents, semi-structured interviews, and questionnaires to obtain information about the aims of each group. A place-based educational framework informed the analysis which developed themes and sub-themes using a constructivist approach. The aims of each group were in five themes, social accountability, community engagement, integrated learning, forming the rural clinician, and living in place as a rural clinician. Differences were, however, apparent in terms of emphasis and perceived relevance, with these being related to the perceptual, political, ideological and social dimensions. For example, the finding that students did not value extra-clinical learning about or within the wider community can be viewed as students having a different place-relationship with the community than their teachers in terms of the social dimension. The data suggests that curricula should include consideration of the various ways students and teachers interact with placement communities with the aim of gaining understanding of, and bridging the gap between, their different expectations. Key words: Place-based education, medical education, rural placements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».