An exercise in scientific writing for physicians in training
Notice bibliographique
Résumé
It is important to strengthen critical thinking and scientific writing abilities during medical training to support trainees in their research endeavors and prepare students for careers in academic medicine. This commentary describes an interactive workshop to encourage student engagement with scientific literature and contribution to scholarly discourse by writing letters to the editor (LTEs). Students in the MD-PhD program at McGill University were asked to identify an article from a high-impact journal and think about ways in which they could address its scientific content. Students completed this preparation on their own time and then attended a 90-minute workshop where their LTEs were finalized and submitted. The LTE workshops were conducted in 2017 and 2019, and student participation and informal feedback indicated that perceptions of the workshops were positive. The workshops provided students an opportunity to strengthen their critical appraisal and academic communication skills while also contributing to the scientific literature. Letters written by aspiring and practicing physicians add valuable clinical insight to the literature and promote physician engagement with research. Strategies to support the adoption of LTE workshops include incorporating them into longitudinal curricula in medical school and integrating them into journal clubs during residency or fellowship.
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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 | 0,044 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».