Defining Leadership in Undergraduate Medical Education, Networks, and Instructors: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Reviews of the literature on leadership training in undergraduate medical education have been conducted since 2014. Previous reviews have not identified networks, defined leadership, studied the selection criteria for instructors, nor analyzed leadership as interprofessional or transprofessional education. This scoping review fills these gaps. Inclusion criteria included use of competency-based education to teach leadership in universities, and quality assessment. Indexes and grey literature in Spanish, Portuguese, and English languages were included from six databases. Hand searching and consultation were employed for selected bodies of literature. This review identified leadership interventions in nine countries which had national and international networks primarily in English-speaking and European countries. No literature was found in Spanish-speaking or Portuguese-speaking countries, nor in Africa. Teaching leadership was linked mainly with undergraduate medical education and interprofessional education. This review identified 23 leadership and leader definitions and underscored the importance of including values in leadership definitions. Instructors were selected by discipline, role, experience, and expertise. This review may be used to inform the teaching of leadership in undergraduate medical curricula by suggesting potential networks, reflecting on diverse leadership definitions and interprofessional/transprofessional education, and assisting in selection of instructors.
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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 | 0,003 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».