Academic coaching of medical students during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
a finance department partnership to create a portal for tax-deductible donations, and access to information technology licenses for volunteer management and communication.These institutional links facilitated our support of systems-level needs and granted administrators a streamlined connection to a previously decentralised volunteer network.Although many student organisations operate independently of their universities, members of these grassroots initiatives can often be identified by their common academic institution and may inadvertently create legal vulnerabilities for themselves and their institutions.Integrating UNMC CoRe into the ICS chain of command provided greater legal protection to our volunteers.For example, student leaders gained insight into critical language for volunteer release forms by working with university risk management services.This coordination also ensured that volunteers employed proper precautions when providing child care for health care workers.Finally, the ICS framework facilitated multidisciplinary collaboration.Academic health centres often consist of multiple independent professional schools, which contributes to siloed volunteer structures designed by and for specific health professions.Consolidating within the ICS framework helped our organisation to galvanise a campus-wide, interprofessional effort with a diverse volunteer pool.Our fundamental reflection is that the formal pairing of learner-led initiatives with institutional resources fosters innovation from students and academic health centre leaders alike.In the coming months, we intend to formally assess qualitative outcomes derived by student volunteers.The integration of UNMC CoRe into the UNMC ICS structure sets an important precedent for the formal consideration of student-led initiatives within institutional emergency preparedness and response efforts.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».