Identifying the core concepts of pharmacology education: a global initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: In recent decades, a focus on the most critical and fundamental concepts has proven highly advantageous to students and educators in many science disciplines. Pharmacology, unlike microbiology, biochemistry or physiology, lacks a consensus list of such core concepts. Experimental approach: We sought to develop a research-based, globally relevant list of core concepts that all students completing a foundational pharmacology course should master. This two-part project consisted of exploratory and refinement phases. The exploratory phase involved empirical data mining of the introductory sections of five key textbooks, in parallel with an online survey of over 200 pharmacology educators from 17 countries across six continents. The refinement phase involved three Delphi rounds involving 24 experts from 15 countries across six continents. Key Results: The exploratory phase resulted in a consolidated list of 74 candidate core concepts. In the refinement phase, the expert group produced a consensus list of 25 core concepts of pharmacology. Conclusion and Implications: This list will allow pharmacology educators everywhere to focus their efforts on the conceptual knowledge perceived to matter most by experts within the discipline. Next steps for this project include defining and unpacking each core concept and developing resources to help pharmacology educators globally teach and assess these concepts within their educational contexts.
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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 | 0,086 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».