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Enregistrement W4213047612 · doi:10.1080/0142159x.2022.2035339

Community engagement by faculties of medicine: A scoping review of current practices and practical recommendations

2022· article· en· W4213047612 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity engagementMEDLINECurrent (fluid)Public engagementCommunity of practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Social accountability (SA) is the responsibility of faculties of medicine (FoMs) to address the health priorities of the communities they serve. Community engagement (CE) is a vital, but often ambiguous, component of SA. Practical guidance on how to engage community partners (CPs) is key for meaningful CE. We conducted a systematic scoping review of CE involving FoMs to map out how FoMs engage their communities, to provide practical recommendations for FoMs to take part in CE, and to highlight gaps in the literature. MATERIALS AND METHODS: We searched electronic databases for articles describing projects or programs involving FoMs and CPs. Descriptive information was analyzed thematically. RESULTS: Thirty-eight of 1406 articles were included, revealing three themes: (1) Partners (Who to Engage)-deciding who to engage establishes the basis for responsibility and creates space for communities to engage FoMs; (2) Partnerships (How to Engage)-fostering creative and authentic collaboration, enabling meaningful community contributions; and (3) Projects and Programs (With What to Engage)-identifying opportunities for communities to have a voice in many spaces within FoMs. Under these themes emerged 32 practical recommendations. CONCLUSION: Practical guidance facilitates meaningful commitments to communities. The literature is rich with examples of community-FoM partnerships. We provide recommendations for CE that are clear, evidence-based, and responsive.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,277
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,277
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0380,036
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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