Strengthening Faculty Development through Regional and Global Collaboration: An Innovative Virtual Program in Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cambodia faces significant shortages of qualified physicians and skilled faculty, posing challenges for both medical training and educational reform. Innovative faculty development initiatives are essential in resource‑limited settings to address these gaps and support broader reforms. Objectives: We describe a novel virtual faculty development program, created through regional and global collaboration, to enhance medical education in Cambodia. Methods: We conducted a faculty development program consisting of six virtual workshops between August and September 2023. The program targeted basic science faculty in the pre‑clinical curriculum, introducing integrated teaching, case‑based learning methods, and related assessment strategies. Regional and international collaboration formed the backbone of the initiative, involving expertise from neighboring Vietnam and the United States. Findings: Although participants were voluntary, and we offered no financial incentives, over 80% of the invited participants attended the sessions. Participants reported high satisfaction with the workshop content and format. Additionally, participants applied the concepts learned, as demonstrated by their creation and use of integrated clinical cases in their teaching. Conclusions: Medical education is increasingly becoming a focus of global health collaboration. Findings highlight the feasibility and benefits of a partnership‑driven virtual faculty development model. By leveraging regional and international expertise to address local challenges, this initiative contributed to strengthening faculty capacity in resource‑constrained settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».