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Enregistrement W4400132864 · doi:10.1080/28338073.2024.2370746

Effect of COVID-19 on Continuing Education Activities and Learner Interactions: Report from Six Accreditation Systems

2024· article· en· W4400132864 sur OpenAlexaff
Kate Regnier, Amy L. Smith, Jean-Philippe Natali, Siritio Berthe, R. Griebenow, Robert Schaefer, Joerg Stein, Essam Elsayed, Michel Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of CME · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakResilience (materials science)Continuing educationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical educationPublic relationsPsychologyBusinessMedicinePolitical scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has had disruptive effects on all parts of the health-care system, including the continuing education (CE) landscape. This report documents, what has happened in six different CE accreditation systems to CE activities as well as learners. Complete lockdown periods in the first part of the COVID-19 pandemic have inevitably led to reductions in numbers of the then predominant format of education, i.e. onsite in-person meetings. However, with impressive speed CE providers have switched to online educational formats. With regard to learner interactions this has compensated, and in some systems even overcompensated, the loss of in-person educational opportunities. Thus, our data convincingly demonstrate the resilience of CPD in times of a global health crisis and offer important insights in how CPD might become more effective in the future.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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