From Spark to Flame -- Radical Innovations from Cataclysmic Events in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. We all knew it was coming. We just didn't realize it would all come at once. No, we are not talking about the zombie apocalypse, but rather the emergence of virtual teaching and virtual healthcare delivery pervading every aspect of life as we now know it. In the context of COVID-19 and marked shifts in how and where we teach medical learners, the staggering number of new ideas, adaptations, and innovations has been inspiring. This game-changing pandemic is a spark, a lightning bolt if you will, that has created solutions, where previous barriers may have been in virtual teaching and healthcare provision. It is impossible to even consider going "back to normal", as they say. We believe the torrent of ideas and possibilities for medical education, brought by COVID-19, cannot and should not be stopped. We explore the nuances of virtual teaching and virtual care and seek readers to consider what their actionable frameshift can mean for medical education in their teaching realm moving forward. We believe that this is the time to innovate: the time to radically change our traditional medical education practices. To sustain these innovations, institutional support, participant buy-in, and assessment and outcome data will be invaluable to harness these new opportunities.
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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 | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».