Some Things Change, Some Things Stay the Same: Trends in Canadian Education in Paediatric Cardiology and the Cardiac Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Education in paediatric cardiology has evolved along with clinical care. The availability and application of new technologies in education, in particular, have had a significant impact. Artificial intelligence; virtual, augmented, and mixed reality learning tools; and gamification of learning have all resulted in new opportunities for today's trainees compared with those of the past. A new training model is also being used. Though currently focused on residency education, competency-based medical education is also being applied to undergraduate education in some Canadian medical schools. Competency-based medical education offers a more transparent relationship between education and physicians' social contract with society. It provides greater accountability for programmes and learners to teach and learn the skills required to function as competent specialists. However, it has not come without challenges. Coincident with the application of this model for learners, there has been increased educational accountability for physicians in practice and for the institutions training them. Despite these changes, some things have remained the same. On the positive side, the importance of good clinical teachers to effective learning remains constant. Unfortunately, the mistreatment of learners within our education system also remains and is perhaps the most important challenge facing medical education in Canada today. Learning to be better teachers and learner advocates is an important goal for all of those involved in educating Canadian medical learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».