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Enregistrement W4388647699 · doi:10.21203/rs.3.rs-3407554/v1

Vascular E-Learning in Mainland China: results of the e-Learning during the COVID-19 pandemic (EL-COVID) study

2023· preprint· en· W4388647699 sur OpenAlexaff
Oana Bartos, Nikolaos Patelis, Zaiping Jing, Jiaxuan Feng, Matthias Trenner, Paulo Eduardo Ocke Reis, Nyityasmono Tri Nugroho, Stéphane Elkouri, Lamisse Karam, Mihai Ionac, Márton Berczeli, Vincent Jongkind, Kak Khee Yeung, Αthanasios Katsargyris, Efthymios D. Avgerinos, Dimitrios Moris, Andrew M.T.L. Choong, Jun Jie Ng, Ivan Cvjetko, George Α. Antoniou, Phillipe Ghibu, А. В. Светликов, Fernando Gallardo Pedrajas, Harm P. Ebben, Hubert Stȩpak, S. Ya. Коstiv, Stefano Ancetti, Akli Mekkar, Leonid Magnitskiy, Liliana Fidalgo Domingos

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational and Kapodistrian University of Athens
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mainland ChinaPandemicAttendanceChinaMedicineAccreditationPolitical science2019-20 coronavirus outbreakFamily medicineDemographyMedical educationGeographyInternal medicineSociologyOutbreakPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: With the onset of the COVID 19 pandemic, digitalization came to the forefront of education delivery and continuous professional development took place predominantly online. We investigate the relevance of e-Learning in the vascular surgery community in mainland People’s Republic of China (PRC) and address the regional variability in comparison with the international community Methods: The international EL-COVID survey took place online from June 15, 2020 to October 15, 2020. We subtracted and analyzed the data from the PRC participants. Results: From 84 different countries, PRC had the largest contribution to the EL-COVID study (n = 109, 12.7%). Most of the Chinese responders were experienced vascular surgeons (73.39% vs. 53.81%; p=0.0001) and attended more than four eL activities (52.29% vs. 54.08%; not significant). Female vascular surgeons were underrepresented: 7.33% vs. 23.15%; p=0.0002. While participation at international activities did not vary, attendance at national eL activities was reduced (27.52% vs. 73.62%, p<0.0001). Obtaining official accreditation/CME points was relevant in choosing what eL opportunities to attend. Employers were less supportive of participation during working hours (17.43% vs. 46.52%; p<0,0001). eL opportunities were mainly promoted on social media (44.04% vs. 27.17%; p=0.0003) and to a lesser degree through direct contact from national/international societies (27.52% vs. 39.49%; p=0.016). Conclusion: As in other countries, eL is gaining relevance in the vascular surgery community of PRC. Adequate support as well as improving the dissemination strategy of national societies are needed to meet the demands of the modern vascular surgeon.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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