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Enregistrement W4386046371 · doi:10.1002/jdd.13359

The fear of letting go and the Ivory Tower of dental educational training

2023· article· en· W4386046371 sur OpenAlexaff
Mario Brondani, Aimee‐Brennan Dawson, Abbas Jessani, Leeann Donnelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité LavalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIvory towerPerspective (graphical)Medical educationTraining (meteorology)Work (physics)PsychologyHealth careMedicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ISSUE: Clinical training in dental education is complex and happens mostly within a well-controlled environment such as a university dental clinic where oral health care services are delivered; it is mostly student-centered. While such training is important, it is also possible to augment and enhance it by training predoctoral dental students outside such a clinic within off-site community-based placements using a more person-centered approach. However, there seems to exist a reluctance in recognizing and utilizing the work produced in these off-site placements holistically as an integral part of students' clinical assessment. APPROACH: Community-based clinical experience adds value to the training of our predoctoral dental students. This perspective describes the benefits of community placements and recognizes their importance in the clinical and professional development of a future graduate. It also presents a way to assess students' performance that by-and-large mirrors that of the university dental clinic while striking a balance between student-centered education and person-centered care. IMPACT: In this perspective, we argue that the clinical work delivered at a community placement ought to be weighted equitably with the clinical work delivered at a university clinic when assessing students' competency as a whole. Our message is to keep a balance of student-centered education and person-centered care to the benefit of all those involved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,015
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0200,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,008

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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