Assessment of Literature Review Teaching Methods in Periodontics Programs in North America
Notice bibliographique
Résumé
Hypothesis: We first hypothesize that there is diversity of teaching methods and resources available for residents in periodontics programs through North America. Secondly, we want to discover the top articles listed by different periodontics program in order to unify of content for teaching in North America. \nObjective: To provide information regarding teaching methods and contents in order to prepare residents for ABP in every program. \nMethods: Part one: The initial survey was sent to the 63 Periodontics Department Program Directors of American and Canadian schools. Included was an 8-page questionnaire and blank flash drive to be used in transmitting detailed literature review subjects and articles. The responding schools were then categorized into five different regions: 1- East, 2- West, 3- Midwest, 4- South, 5- Canada. Reponses were given a numeric code with the identification of the school linked to the code stored separately to ensure program confidentiality.\nPart two: The original excel spread sheet was composed of 6 columns in order of article title, school number, region, institution’s choice of topics, and classification based on classic/ current/ or implant literature. In order to unify the referencing layout for all articles, the American Medical Association (AMA) format was used. \nResults: The results show no significant differences between selected regions with regards to teaching methodology of classical, contemporary, implant literature review courses. Formulated cross tabulation reveals different frequencies in individual responses. However, it clearly reveals significant differences in the contents of the courses. \nConclusions: This research emphasizes the need to unify and comprehensively set forth a protocol in selecting the contents of literature reviewed for every resident at every level of their education. In addition, providing consolidated and comprehensive course contents can help every resident in national exam preparations.
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 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 | 0,170 | 0,413 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».