Notice bibliographique
Résumé
One skill set identified within the CanMEDS Framework (CanMEDS) as essential to training future physicians is the Leader role. Arguably however, the term Leader carries certain connotations that are inconsistent with the abilities outlined by CanMEDS as necessary for physicians. For example, the term Leader may connote hierarchical authority and formalized responsibilities, while de-emphasizing informal day-to-day influencing. This CanMEDS role was first labelled Manager, but was re-named Leader in 2015. Perhaps the focus of this CanMEDS role should be further refined by adopting a more representative term that reflects the concept of intentional influence. Through this lens, learners can discern significant opportunities to influence positively each of the clinical and non-clinical environments they encounter. We suggest that re-framing the Leader role as an Influencer role will be more comprehensive and inclusive of its full scope and potential. Accordingly, given the potential for broader applicability and resonance with learners, collaborators, and the populations we serve, consideration should be given to re-characterizing the CanMEDS role of Leader as that of Influencer.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».