Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter critically reviews the findings of two surveys, 2019 and 2021, on medical student wellbeing completed at the Cummings School of Medicine completed at the University of Calgary, Canada. Medical student endorsed a significant level of exhaustion at 74% with 20% of students reporting a diagnosis of a mental health disorder. Most common was attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), anxiety, and a depressive disorder. 13% tested Cut, Annoyed, Guilty, and Eye (CAGE) positive and 18% endorsed using non-prescription drugs for mood enhancement. 9% reported using medication for cognitive enhancement. 39% reported previous use of cannabis. The role of mitigating factors in the personal, organizational, and cultural domains are explicated. The authors endorse a paradigm shift from pathogenesis to salutogenesis to enhance wellbeing and better coping strategies and avoid pathologizing which may inadvertently blame, and shame stressed students. Innovations in curriculum and student wellness (SAW) hub supports are outlined. In particular, SAW encourages confidential and timely access to mental health supports through a variety of student resources including workshops on the CaRMS matching process, mentoring, and FOF (Forum on Failure). The promotion of a university culture of liberal science, viewpoint diversity, and truth-seeking is emphasized as essential for the development of critical thinking skills, agency, and student resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,509 | 0,235 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».