National undergraduate surgical learning objectives: the NUSLO project
Notice bibliographique
Résumé
SummaryThe Canadian Undergraduate Surgical Education Committee (CUSEC) undertook a project to address variance in undergraduate surgical learning objectives among Canada's medical schools. Its aim was to compile a reasonable set of national undergraduate surgical learning objectives (NUSLOs) for all medical undergraduates and map them to the Medical Council of Canada (MCC) objectives. In phase 1, CUSEC invited Canada's 10 surgical specialty societies or associations to identify discipline-specific lists of undergraduate surgical learning objectives deemed essential for all Canada's medical students to achieve by the time of graduation. In phase 2, 8 medical students and 7 CUSEC faculty from 6 Canadian universities mapped each individual NUSLO to the corresponding MCC objectives, then to primary and secondary MCC objectives. By 2023, all 10 surgical specialty societies had derived, ratified, and submitted their discipline-specific NUSLOs, for a total of 72 major objectives, some of which had sub-objectives. All phase 1 NUSLOs were mapped to corresponding MCC objectives, with each NUSLO mapping to an average of 18 MCC objectives. Each NUSLO was then tiered to 1-2 primary MCC objectives. The NUSLOs and the NUSLO-MCC maps, now publicly posted on the CUSEC website, may serve as a foundational reference for students and teachers. They are a means by which Canada's medical schools can customize, standardize, and revise their undergraduate surgical curricula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».