Personal Information of Medical Learners in Canada: A Review of Policies and Expectations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper explores whether the Canadian medical universities' policies on personal information to protect and provide access meet the expectations of their learners. An overview of the current legislation is presented in the order of federal, provincial/territorial, and university level. This is followed by a process of reviewing a paper published by the Canadian Federation of Medical Students and conducting thematic analysis on pertinent court judgements to understand Canadian medical learners' expectations of personal information handling practices. Through this process, we develop a list of nominal variables that represents learner expectations. For analysis, we conduct descriptive research to review medical universities' policies and utilize a matrix to cross‐check the policies against the list of variables. The resulting matrix presents a visualization that highlights areas where the policies and medical learners' expectations converge and diverge. Our findings indicate that most universities acknowledge the importance of responsibly handling personal information but did not touch on certain variables, such as oversight of third‐party data stewards and information transfer processes within the medical education community. Insights from our findings may contribute to the development of policies and participation from professional regulatory authorities.
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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 | 0,024 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».