Étude rétrospective comparant la qualité de trois types de référentiels utilisés pour préparer les Épreuves Classantes Nationales 2009, 2010 et 2011
Bibliographic record
Abstract
Introduction>Depuis la création des ECN, on assiste à une multiplication des sources pédagogiques. L'objectif de cette étude est de comparer les sources les plus utilisées par les étudiants à savoir les Collèges des Enseignants, les KB/Intermed et les très synthétiques Intermémos. Matériel et Méthode> Basés sur les grilles fournies par le site becool, nous avons cherché si les mots clefs des ECN 2009, 2010 et 2011 étaient contenus dans ces sources pédagogiques. Le critère de jugement principal était la note globale obtenue aux ECN sur 3 ans (2009, 2010 et 2011) pour chaque type de référentiel. Résultats>Nous avons analysé 26 dossiers sur ces 3 années. Il n'y avait pas de différence significative entre les trois sources pédagogiques (p=0.1275). La note moyenne obtenue était pour le KB/Intermed de 73.15 (+-14.08), pour l'Intermémo de 67.42 (+-17.79) et pour le Collège des Enseignants de 74.58 (+-14.94). L'Intermémo avait une meilleur rentabilité en point par pages avec une différence statistiquement significative (p<0.0001). Les trois sources permettaient d'obtenir un rancg correct en 2009 et 2010, mais insuffisant en 2011. Conclusion> Les 3 sources permettent d'obtenir une note semblable et un rang équivalent. Mais les Intermemos sont les plus rentables. Les notes moyennes obtenues sont souvent éloignées de la note maximale, ce qui peut s'expliquer par des sujets trop ambigus ou trop spécialisés. Il faudrait certainement recentrer les ECN sur la capacité à assimiler des connaissances théoriques, mais également évaluer l'exploitation de ces connaissances pour la prise en charge d'un patient.
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 | 0.015 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".