Continuity of supervision: Does it mean what we think it means?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Continuity of supervision (CoS) is generally accepted as an important element of competency-based medical education (CBME). However, collecting and interpreting evidence for its effectiveness are a challenge because we lack a shared understanding of CoS. Translating the available evidence about CoS into practice is an even greater challenge because the evidence largely exists in the undergraduate medical education (UME) literature, whereas literature about CBME is mostly situated in postgraduate medical education (PGME). PROPOSAL: We explore the potential dangers of basing assumptions of the importance of CoS in CBME on evidence from the UME level where CBME is yet to be widely implemented. First, we discuss current understandings of what is meant by CoS and examine some of its evidence and where such evidence comes from. Next, we consider relevant theories related to CoS in the context of CBME and review how it is conceptualised in different educational models. We then discuss some contextual and pedagogical differences between UME and PGME when CoS is considered. Finally, we propose a shared understanding of CoS and outline implications and next steps to determine if the benefits of CoS seen at the UME level will also manifest with PGME learners. CONCLUSIONS: We have the opportunity to undertake research to close our gap in knowledge about CoS at the PGME level using data emerging from our experiences with CBME. Selecting specific dimensions of CoS will allow research that is necessary to determine that what works at the UME level will also work at the PGME level as we continue to march towards CBME.
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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 | 0,035 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».