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Enregistrement W4318499755 · doi:10.3390/ime2010003

Designing an International Faculty Development Program in Medical Education: Capacity and Partnership

2023· article· en· W4318499755 sur OpenAlexaffabout
Martha Burkle, Darryl Rolfson, M Lang

Notice bibliographique

RevueInternational Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipCurriculumMedical educationCapacity buildingFaculty developmentGovernment (linguistics)ChinaCurriculum developmentPolitical scienceProfessional developmentMedicineSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing international medical educators with opportunities for faculty development has become a favorable moment for capacity building and the creation of partnerships with universities around the world. It has also become a social responsibility when such a development implies growth and improvement for the institutions involved. In 2018 and 2019, the University of Alberta Faculty of Medicine & Dentistry designed and delivered an international faculty development program (IFDP) in Edmonton, Canada, in collaboration with the faculty management from Jilin University and Wenzhou Medical University, and Shandong University. The inspiration for program driven by capacity development for three universities in China, all of whom were developing strategies to respond to new government policies for medical education. The focus of the course was based on the needs that the three institutions expressed: teaching innovation, research, and quality curriculum development. By design, the two-week, in-person program included lectures, personal tutorials, class and laboratories observations, as well as guided teaching visits to hospitals and university museums. Recommendations are offered to assist other international faculty development programs focused on capacity building for medical education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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