Health professions education as a discipline: Evidence based on Krishnan’s framework
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Health professions education (HPE) emerged as a specific domain of higher education in the 1960s. The interim decades brought the development of advanced training in health professions education and the implementation of HPE offices at many institutions of healthcare and education across the world. Despite these advancements, organizations considering the establishment of HPE offices, or advanced HPE training programs are still challenged by approving authorities to demonstrate that HPE is a discipline and not simply a branch of higher education. Although other scholars have proposed defined characteristics to guide the recognition of study fields as separate academic disciplines, Krishnan's framework is easily operationalized and its use has been broadly reported in the management, education, and intelligence studies literature, among others. Krishnan contends that an academic discipline generally presents the following characteristics: (1) an object of study and research that, although particular to the discipline, can be common to others; (2) a body of specialized knowledge, relative to the subject of study and research, typically unique to the discipline; (3) theories and concepts that frame and organize the specialized knowledge of the discipline; (4) specific terminologies or technical language related to the subject of study and research; (5) research methods adapted to the particular demands of the discipline; and (6) an institutional presence demonstrated by teaching at the graduate level of subjects specific to the discipline, and by the existence of academic departments and professional associations. The purpose of this paper is to present arguments in support of the status of HPE as an academic discipline using Krishnan's framework. It is our hope that these arguments will facilitate the efforts of organizations planning for the establishment of HPE offices or advanced HPE training programs at their institutions.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| 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) | 0,011 | 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 découle