Community engagement in US and Canadian medical schools
Notice bibliographique
Résumé
Adam O Goldstein, Rachel Sobel BearmanDepartment of Family Medicine, University of North Carolina School of Medicine, Chapel Hill, NC, USAIntroduction: This study examines the integration of community engagement and community-engaged scholarship at all accredited US and Canadian medical schools in order to better understand and assess their current state of engagement.Methods: A 32-question data abstraction instrument measured the role of community engagement and community-engaged scholarship as represented on the Web sites of all accredited US and Canadian medical schools. The instrument targeted a medical school's mission and vision statements, institutional structure, student and faculty awards and honors, and faculty tenure and promotion guidelines.Results: Medical school Web sites demonstrate little evidence that schools incorporate community engagement in their mission or vision statements or their promotion and tenure guidelines. The majority of medical schools do not include community service terms and/or descriptive language in their mission statements, and only 8.5% of medical schools incorporate community service and engagement as a primary or major criterion in promotion and tenure guidelines.Discussion: This research highlights significant gaps in the integration of community engagement or community-engaged scholarship into medical school mission and vision statements, promotion and tenure guidelines, and service administrative structures.Keywords: medical school, education, community service, mission, tenure, engagement
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».