The writer's guide to education scholarship in emergency medicine: Systematic reviews and the scholarship of integration (part 4)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Reviews help scholars consolidate evidence and guide their educational practice. However, few papers describe how to effectively publish review papers. We completed a scoping review to develop a set of quality indicators that will assist junior authors to publish reviews and integrative scholarship. Methods: MEDLINE, Embase, ERIC, and Google Scholar were searched for English language articles published between 2012 and January 2016 using the terms review, medical education, how to publish, and emergency medicine. Titles and abstracts were reviewed by two authors and included if they focused on how to publish a review or outlined reporting guidelines of reviews. The articles were reviewed in parallel for calibration, and disagreements were resolved through a consensus. Results: A full text review of the 25 articles was conducted, and 196 recommendations were extracted from 13 articles. A hand search of the included articles' reference lists and expert recommendation found an additional eight articles. These recommendations were thematically analysed into a list of seven themes and 32 items. Additionally, seven evaluation tools and reporting guidelines were found to guide researchers in optimizing their reviews for publication. Conclusion: In emergency medicine education, review articles can help synthesize educational research so that educators can engage in evidence-based scholarly teaching. We hope that this work will act as an introduction to those interested in engaging in integrative scholarship by providing them with a guide to key quality markers and important checklists for improving their research.
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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 | 0,111 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,022 |
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 ».