Examining the WFME Recognition Programme at 10 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2012, the World Federation for Medical Education (WFME) evaluated and formally recognized the first agency in its Recognition Programme (RP). The RP was developed to review accrediting authorities in response to a 2010 policy by the Educational Commission for Foreign Medical Graduates (ECFMG) to require international medical graduates (IMGs) seeking to practice in the U.S. to graduate from an appropriately accredited medical school. By the end of 2022, WFME had recognized 33 accrediting bodies and received applications from another 16, which accounted for over three-quarters of the world's medical schools. In 2023, WFME leadership changed hands, and the ECFMG will take its first steps toward implementing its Recognized Accreditation Policy. APPROACH: In this article, we look back at the genesis of the RP and describe its first decade as informed by the limited existing peer-reviewed literature and the emerging activities of accrediting agencies that could have significant implications for the quality of medical education internationally. CONCLUSIONS: The rapidly growing influence of WFME on medical education worldwide has largely occurred without significant awareness or scrutiny, and there is a need for the WFME to demonstrate greater transparency, proactively engage its stakeholders, and support research and evaluation.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».