Kent Vrana es nombrado Profesor Honorario de la UPC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
La Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas otorgó el título de Profesor Honorario al PhD Kent E. Vrana, en mérito a su distinguida trayectoria y su aporte en la investigación y educación médica. Vrana actualmente se desempeña como jefe del departamento de Farmacología de la Universidad Estatal de Pennsylvania, Estados Unidos. Su presencia en Lima obedece a una invitación de dicha casa de estudios superiores para participar del Seminario Taller Internacional “Aprendizaje basado en problemas (ABP)”. El ABP es una metodología que se caracteriza por hacer al estudiante, el protagonista de su propio aprendizaje, ello permite desarrollar el análisis crítico en base a problemas de la vida real. El doctor Vrana, junto a expositores internacionales como Gabriel Ceja, (Universidad de Colima – México) y Adalberto Amaya (Pontificia Universidad Javeriana – Colombia), compartieron su experiencias con una nutrida concurrencia de docentes médicos procedentes de distintas facultades de medicina de todo el país. La metodología ABP se desarrolló hace varias décadas en Mc Master, Canada con el objetivo de mejorar la calidad de la educación. En tal sentido la UPC, preocupada en mejorar los estándares de docencia universitaria, busca difundir esta metodología a favor de una óptima formación de profesionales en el área de salud de nuestro país. “Este seminario, diseñado por la Facultad de Ciencias de la Salud de la UPC, tiene por objetivo promover la educación en medicina mediante un espacio para el análisis, síntesis y proyecciones de la enseñanza en beneficio de todas las facultades de medicina del Perú, integrantes de la Asociación Peruana de Facultades de Medicina (ASPEFAM)”, señaló el Dr. Carlos Battilana, decano de la Facultad de Ciencias de la Salud.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle