Le nouveau programme de résidence de médecine familiale de\n l’Université de Montréal : des intentions aux premiers pas de l’évaluation
Bibliographic record
Abstract
\n Contexte : En 1998, le directeur du département de médecine familiale\n confiait à un Comité de révision du curriculum le mandat de revoir le programme de\n résidence en médecine familiale de l’Université de Montréal. Le rapport de ce comité a\n servi de base à une ambitieuse réforme du programme, entreprise en 2006, visant à\n améliorer la formation des futurs médecins de famille pour qu’ils puissent répondre encore\n plus adéquatement aux besoins de santé de la population en œuvrant dans un réseau de santé\n en transformation. Buts et méthodes : En expliquant les raisons et les\n modalités de révision d’un programme de résidence, les auteurs proposent une réflexion et\n une démarche généralisables pour tous les départements de médecine générale qui souhaitent\n repenser leur curriculum. Messages clés : L’article expose successivement le\n contexte académique et professionnel de la démarche, la problématique et les objectifs\n poursuivis, les orientations retenues pour le nouveau programme, le processus de révision\n curriculaire mis en œuvre, les caractéristiques du nouveau programme et les résultats\n d’une évaluation préliminaire.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.019 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".