Notice bibliographique
Résumé
Over the last 20 years, the volume of publications on topics in health professions education (HPE) has increased dramatically. To help the HPE community integrate some of these multiple studies, researchers are increasingly creating, consuming, and citing knowledge syntheses. This chapter defines and describes the characteristics of a knowledge synthesis. It situates knowledge syntheses in the context of HPE, including a discussion of how they may be used and the five types of knowledge syntheses that are prevalent in, or appropriate for use by, those in HPE. These are narrative reviews, systematic reviews, umbrella reviews (aka meta-syntheses), scoping reviews, and realist reviews. The chapter outlines a seven-step process for those seeking to undertake knowledge syntheses. They are defining a focused research question, determining knowledge synthesis type, recruiting the research team, identifying materials for inclusion, extracting key data, analyzing and synthesizing results, and reporting. Lastly, the chapter explores the available training for knowledge syntheses in HPE.
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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 | 0,123 | 0,500 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,166 | 0,028 |
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 ».