Faculty development using a virtual community of practice: Three‐year outcomes of the Academic Life in Emergency Medicine Faculty Incubator program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Academic Life in Emergency Medicine (ALiEM) Faculty Incubator program is a longitudinal, 1-year, virtual faculty development program for early- and mid-career faculty members that crosses specialties and institutions. This study sought to evaluate the outcomes among 3 years of participants. METHODS: This cross-sectional survey study evaluated postcourse and 1-year outcomes from three graduated classes of the ALiEM Faculty Incubator program. The program evaluation survey was designed to collect outcomes across multiple Kirkpatrick levels using pre/post surveys and tracking of abstracts, publications, speaking opportunities, new leadership positions, and new curricula. RESULTS: Over 3 years, 89 clinician educators participated in the program. Of those, 59 (66%) completed the initial survey and 33 (37%) completed the 1-year survey. Participants reported a significant increase in knowledge (4.1/9.0 vs. 7.0/9.0). The number of abstracts, publications, and invited presentations significantly increased after course completion and continued postcourse. A total of 37 of 59 (62.7%) developed a new curriculum during the course and 19 of 33 (57.6%) developed another new curriculum after the course. A total of 29 of 59 (49.2%) began a new leadership position upon course completion with 15 of 33 (45.5%) beginning another new leadership position 1 year later. DISCUSSION: The ALiEM Faculty Incubator program demonstrated an increase in perceived knowledge and documented academic productivity among early- and mid-career medical educators.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».