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Enregistrement W7000331520

Étude rétrospective comparant la qualité de trois types de référentiels utilisés pour préparer les Épreuves Classantes Nationales 2009, 2010 et 2011

2012· other· fr· W7000331520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Nova scotiaIntrusion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction>Depuis la création des ECN, on assiste à une multiplication des sources pédagogiques. L'objectif de cette étude est de comparer les sources les plus utilisées par les étudiants à savoir les Collèges des Enseignants, les KB/Intermed et les très synthétiques Intermémos. Matériel et Méthode> Basés sur les grilles fournies par le site becool, nous avons cherché si les mots clefs des ECN 2009, 2010 et 2011 étaient contenus dans ces sources pédagogiques. Le critère de jugement principal était la note globale obtenue aux ECN sur 3 ans (2009, 2010 et 2011) pour chaque type de référentiel. Résultats>Nous avons analysé 26 dossiers sur ces 3 années. Il n'y avait pas de différence significative entre les trois sources pédagogiques (p=0.1275). La note moyenne obtenue était pour le KB/Intermed de 73.15 (+-14.08), pour l'Intermémo de 67.42 (+-17.79) et pour le Collège des Enseignants de 74.58 (+-14.94). L'Intermémo avait une meilleur rentabilité en point par pages avec une différence statistiquement significative (p<0.0001). Les trois sources permettaient d'obtenir un rancg correct en 2009 et 2010, mais insuffisant en 2011. Conclusion> Les 3 sources permettent d'obtenir une note semblable et un rang équivalent. Mais les Intermemos sont les plus rentables. Les notes moyennes obtenues sont souvent éloignées de la note maximale, ce qui peut s'expliquer par des sujets trop ambigus ou trop spécialisés. Il faudrait certainement recentrer les ECN sur la capacité à assimiler des connaissances théoriques, mais également évaluer l'exploitation de ces connaissances pour la prise en charge d'un patient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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