Canadian Medical Education Journal Editorial
Notice bibliographique
Résumé
hits. Judging by my own experience and the few (compared to 1.5M) articles I have read, we don’t find a very happy family portrait. Many of the articles which compose this issue of CMEJ speak to high levels of stress and burnout, worries about finding residency positions and jobs, and the experience of various forms of harassment. Medical education can sometimes be harsh rather than happy. Sorry; we are only the messengers here. Rather than drawing weapons and flailing them at the screen in front of you, let’s deal with this situation as best we can. I believe the first step is acknowledging the nature and magnitude of the problem, then recommending and implementing usually short term treatments, and finally – but perhaps most importantly – moving upstream1 to address the sources of stress. The literature is replete with studies that identify the rather serious consequences of stress: depression,2 decreased job satisfaction and disillusionment with the medical profession,2,3 psychological distress,2,4 absenteeism and disability,2 exhaustion and decreased motivation.3 This is clearly an important issue. To address these problems, some schools have wellness programs of various kinds. There are extracurricular stress reduction programs actually implemented2,5,6 or recommended.7 I am quite sure the vast majority of Canadian and US medical schools have and make readily available various forms of support and counselling to their trainees as strongly suggested by Benbassat et al.7 These measures are a good start. It seems few places have successfully addressed the sources of some of these stressors. As reported by
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,223 | 0,078 |
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 ».