The support of early-career researchers in health professions education—an expert position statement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The development of health professions education (HPE) as an academic discipline requires well-qualified educational researchers, equipped with the competence to advance the field. There is, therefore, a need to establish and support pathways in which early-career researchers (ECRs) can develop the necessary competence to pursue a career in this field. Approach: A group of 19 international experts in HPE from various professions, conducted a 2.5-day Scoping Workshop in Hannover, Germany, in November 2024. The main output of the workshop is a joint position statement on the support of ECRs in HPE, using appreciative inquiry and collaborative writing. Position: The Scoping Workshop led to a dynamic and productive exchange of ideas and experiences resulting in a common vision and five positions: (1) identify, establish, and recognize distinct career paths, (2) develop and implement a robust funding strategy, (3) create a nurturing and diverse intellectual culture, (4) connect research to practice and address real-world problems, (5) invest in leadership, advocacy, and coaching. There was strong agreement that these areas were not well developed and required urgent attention. Outlook: There is a need to foster interprofessional and interdisciplinary collaboration and provision of sustainable support structures so that ECRs can advance HPE. Only when these areas are addressed can these educational researchers contribute to the development of effective learning which prepares the healthcare workforce to meet today's challenges. Researchers, educators, decision-makers and stakeholders in academia, education, and health and social care contexts share a responsibility for shaping the way forward.
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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 | 0,107 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».