Designing and Implementing Neurosciences Curricula in New Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
As we are well into the new millennium, 22 new medical schools are or will be ready to serve the need for physicians within the US healthcare system as well as 3 new branches of existing medical schools and one new medical school in Canada. This situation presents faculty involved in designing, teaching and administration of courses an exciting opportunity to develop curricula that can be unique, learner friendly, and clinically relevant. In order to develop the curricula, one must know the mission, vision, and values of the new medical school. Each of these variables and other factors will govern what type of curriculum and approach to learning one should take. Due to its complex nature and the various settings that have evolved at different institutions over the years, Neuroscience presents special opportunities and challenges in maintaining its identity yet harmoniously blending into the integrative curriculum. We summarize the main principles in building a robust clinically oriented Neuroscience component in their new curricula including the appropriate coverage of material; time factors; selecting the active pedagogical modalities in teaching and assessing; ensuring the continuity of information across the curriculum; and the links with other disciplines. We also discuss how we independently applied and intertwined these principles to the courses and programs we are involved in at The Commonwealth Medical College in PA and Touro University College of Medicine in NJ.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».