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Enregistrement W4387219122 · doi:10.5489/cuaj.8468

Implementation of a shared research database to increase medical student awareness and involvement in urology research

2023· article· en· W4387219122 sur OpenAlexvenueno aff
Mustufa Babar, Justin Loloi, Kevin Labagnara, Kara Watts, Melissa Laudano

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMedical educationFeelingBurnoutSpecialtyPsychologyPerceptionDatabaseMedicineFamily medicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We aimed to assess the effect of a shared institutional research database on medical students' scholarly work, perceived research competency, and self-reported satisfaction. METHODS: An institutional inventory database was created on Google Sheets with a listing of available mentors and a description of their ongoing research projects. The inventory database was shared with interested students and faculty. Students who agreed to participate were surveyed pre- and post-inventory. Survey questions assessed student demographics, prior research experience, and their perception of research competency and satisfaction. The number of presentations, publications, and articles pre- and post-inventory were also abstracted. Survey responses were compared using the Mann-Whitney U test. RESULTS: A total of 20 students were surveyed pre-inventory and at a median followup of six months (5-7) post-inventory. There was a significant increase in scholarly presentations and publications post-inventory (p<0.05 for all). Furthermore, post-inventory, students reported feeling more confident in establishing an academic career, finding good mentors, managing their relationship with their mentor, managing professional challenges, and effectively showcasing themselves professionally and describing their research (p<0.05 for all). More than 65% of students agreed or strongly agreed that the database was easy to use, accessible, transparent, and would like a similar database created for other specialty departments. CONCLUSIONS: After performing mentorship-guided research through an institutional research database, medical students felt more confident in their ability to perform research and produced more scholarly work. Therefore, we recommend a research database be created across all institutional departments to foster interest in conducting research.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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