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Enregistrement W3116879138 · doi:10.1051/pmed/2020054

Pandémie COVID-19 : le défi de la responsabilité sociale des facultés de médecine

2020· article· fr· W3116879138 sur OpenAlexaff
A. Maherzi, Joël Ladner, Ségolène de Rouffignac, Charles Boelen, Gérard Grésenguet, Jean‐Luc Dumas

Notice bibliographique

RevuePédagogie médicale · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de MontréalFrancophone University Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakPhilosophyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte et problématique : Du fait de son ampleur et de sa brutalité, la pandémie COVID-19 interroge les facultés de médecine sur leur préparation et capacité à faire face efficacement à une crise sanitaire. Les leçons à en tirer et les opportunités à saisir pour renforcer la mission de responsabilité sociale des facultés de médecine sont explorées. Exégèse : La pandémie COVID-19 a eu un impact sur la formation médicale en perturbant fortement le fonctionnement académique, elle constitue néanmoins pour la faculté de médecine une opportunité unique dont les leçons doivent être tirées pour mieux se préparer à répondre aux prochains défis de santé, notamment par son anticipation, son engagement, sa solidarité et ses partenariats. Conclusion : La crise sanitaire COVID-19 constitue une expérimentation pour la préparation des équipes décanales, des enseignants, des chercheurs et des étudiants pour adopter une démarche partagée de responsabilité sociale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,483
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,483
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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