MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200450451 · doi:10.1080/0142159x.2021.2020233

Health professions education as a discipline: Evidence based on Krishnan’s framework

2021· article· en· W4200450451 sur OpenAlexaff
Danielle Blouin

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationDisciplineHealth professionsSubject (documents)Higher educationMedical educationObject (grammar)Engineering ethicsHealth careSociologyMedicinePolitical scienceComputer scienceSocial scienceEpistemologyLawLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,227
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,227
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0340,026
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0100,019
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical TeacherMême sujetProblem and Project Based LearningTravaux en français237 207