Accréditation pour l’excellence et excellence dans l’accréditation. Faculté de médecine et santé du public
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le concept de responsabilité sociale fait l’objet d’un intérêt croissant à l’échelle universelle. Appliqué aux facultés de médecine, il tend à examiner dans quelle mesure leurs missions de formation, de recherche et de prestation de services ont un impact sur la santé de la société. Cet article est motivé par une réflexion sur la pertinence des systèmes d’accréditation en rapport avec la responsabilité sociale telle que définie dans la littérature récente. Méthodes : Trois importants systèmes d’accréditation de facultés de médecine sont examinés : la LCME ( Liaison committee on medical education), la WFME (World federation for medical education ) et la CIDMEF (Conférence internationale des doyens et facultés de médecine d’expression française). Leurs normes ont été étudiées quant à leur congruence avec les principes de responsabilité sociale. Résultats : Bien que chacun des systèmes évoque la nécessité de normes s’adaptant aux besoins du système de santé et de la population, les recommandations restent assez théoriques et s’exposent à des interprétations diverses, ne permettant pas de faire des propositions d’amélioration suffisamment pertinentes. Conclusion : La conjoncture mondiale étant relativement favorable à une plus forte adhésion des institutions académiques aux principes de responsabilité sociale, il conviendrait d’harmoniser les systèmes d’accréditation des facultés de médecine, non seulement pour une amélioration des normes, mais aussi pour une intégration de partenaires de santé dans le processus d’accréditation.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".