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Enregistrement W4408875314 · doi:10.2147/amep.s508928

Enhancing Social Accountability in Medical Education and Accreditation: A Meeting Report

2025· article· en· W4408875314 sur OpenAlexaffabout
Cynthia L Larche, Maxwell Kennel, Sean Tackett, David C. Marsh, Erin Cameron

Notice bibliographique

RevueAdvances in Medical Education and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHealth Sciences NorthNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationAccountabilitySocial accountingMedical educationPolitical scienceMedicineBusinessAccountingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accreditation in medical education stands in need of more empirical grounding. There is a paucity of accreditation research that hinders both quality assurance efforts and the introduction of innovative new approaches to accreditation, such as social accountability standards. The International Social Accountability and Accreditation Steering Committee (ISAASC) was established to address this gap. This meeting report outlines the outcomes of a workshop led by members of the ISAASC to identify research priorities related to social accountability and accreditation. The workshop was held during the International Congress on Academic Medicine (ICAM) on April 13, 2024, in Vancouver, British Columbia and used a modified nominal group technique. Four main priorities were identified, namely that there is a need to: 1) integrate various constituencies in accreditation research, 2) identify global drivers of social accountability standards, 3) measure impacts of socially accountable healthcare education, and 4) develop evaluation tools for accreditation activities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,451 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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