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Enregistrement W4389064276 · doi:10.4103/efh.efh_285_22

Social Responsiveness: The Key Ingredient to Achieve Social Accountability in Education and Health Care

2023· article· en· W4389064276 sur OpenAlexaff
Shakuntala Chhabra, Roger Strasser, Hoi F. Cheu

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionAccountabilityDutyPublic relationsHealth carePsychologyObligationBureaucracyPolitical scienceSociologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While social accountability (SA) is regarded as an obligation or mandate for medical school administration, it runs the danger of becoming a bureaucratic checkbox. Compassion which leads to social responsiveness (SR), in contrast, is often recognized as an individual characteristic, detached from the public domain. The two, however, complement each other in practice. Institutions must be truly socially accountable, which is possible if there is spontaneous SR to the needs, and is fueled by compassion. Compassion in this article is defined as a "feeling for other people's sufferings, and the desire to act to relieve the suffering." Compassion has a long history, whereas SA is more recently described concept that follows the historical development of social justice. SR is the moral or ethical duty of an individual to behave in a way that benefits society. Not everyone feels the need to do something for others. Even if the need is felt, there may be a lack of will to act for the needs or to act effectively to fulfill the needs of society. The reasons are many, some visible and others not. SR provides the basis for being compassionate; hence, medical schools need to include SR as a criterion in their admissions process for student recruitment and inculcate compassion in health professions education and health care. By fostering SR and engaging compassion and self-compassion to achieve SA, we can humanize medical education systems and health care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,410 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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