Notice bibliographique
Résumé
Keywords Medical education • Oncology education • Teaching "Those who can, do.Those who can't, teach."These words echo in my mind often.I first heard Shaw quoted in jest by a mentor who watched me struggle to memorise oncology trials, while picking up teaching techniques and research strategies with ease.Yet the sentiment is repeated more often by those around, and not always with kindness.As a medical educator, it is easy to lose sign of the path, the purpose, of our work amid bureaucracy, institutional politics, and medical culture.As a medical oncologist, it is even harder, homed in a world comprised of statistics, pharmacology, and dollar signs, yet persistently shrouded in death.All too often, I wonder what it is all for.At a recent medical education conference, I had the honour of witnessing two of my junior medical students present a project I had coached them through.The idea was their own, and they had meticulously worked through several PDSA cycles, culminating in a conference abstract, poster, and even a manuscript.I was delighted to see the interest their project generated, including questions and praise from several high-profile international educators.During the session, one of my students texted me, "Wow this is very cool."She was also thrilled by the response to their work, and I realised I was witnessing, for the first time in my career, a medical learner's academic awakening.All too often, we can get distracted or weighed down by the pressures of the work we do.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,127 |
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 ».