Applying quality and equity lenses to advance social accountability in medical education
Notice bibliographique
Résumé
Social accountability has become a key driver of change within health professional education programs worldwide. Over the last two decades, there has been a growing number of frameworks, tools, and standards to help measure social accountability. This paper shares the experiencesand lessons learned from one of the institutions that participated in piloting the Institutional Self-Assessment Social Accountability Tool (ISAT). We argue that tools for measuring social accountability are valuable not only because they provide data but, more importantly, because they can embed a dialogic and critical reflective culture within institutions. We describe how the tool expanded our thinking about social accountability to advance it, including what constitutes socially accountable research and who and what fields contribute to this work. We argue that the tool encouraged collaborative critical reflexive practice and offered a process that was incorporated into institutional processes and activities, and simultaneously fostered intra-institutional cooperation. Finally, we contend that the application of quality and equity lenses offers sources of sustainability to advance social accountability in medical education as they encourage the prioritization of social accountability processes to achieve desired outcomes.
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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 | 0,205 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,071 |
| Communication savante | 0,029 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,049 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».