Factors influencing the scholarship and learning at McGill's faculty of medicine
Bibliographic record
Abstract
Afin de reconnaître l'importance de scholarship of teaching and learning (SoTL)1 dans l'éducation des professions de santé, les facultés de médecine ont pris un certain nombre de mesures. Il s'agit notamment de la reconnaissance de SoTL dans les politiques de promotions universitaires, de même que l'encouragement des professeurs à s'engager dans la recherche en éducation. Malgré cela, les membres du corps professoral des facultés de médecine ne sont généralement pas impliqués dans SoTL. Le but de cette étude était d'explorer les perceptions de SoTL et sa valeur chez les membres de la Faculté de Médecine de McGill, et d'identifier les facteurs qui leur permettent et / ou leur empêchent de s'engager dans ce domaine. Un plan de recherche à méthodes mixtes a été utilisé. Un groupe de discussion et un questionnaire en ligne ont été utilisés comme sources de données. L'échantillon de l'étude était constitué de membres de la Faculté de Médecine avec un intérêt dans l'éducation médicale ou engagés dans le leadership en éducation. Dix participants ont participé au groupe de discussion et 54 questionnaires ont été remplis. Les résultats de l'étude montrent que la majorité des répondants évalue la recherche éducative de façon égale à la recherche dans d'autres domaines. Cependant, moins d'un tiers des personnes interrogées pensaient que leur institution l'évalue aussi fortement que la recherche dans les disciplines cliniques. Quarante et un pourcent des répondants s'engagent dans SoTL. Il y avait une corrélation positive significative entre le rang professoral et le nombre de publications liées à SoTL. Les obstacles identifiés dans l'engagement dans SoTL sont le manque de temps, le manque de familiarité avec la méthodologie de la recherche en éducation, et le manque de financement. Les facteurs favorisant l'engagement dans ce domaine sont: la satisfaction professionnelle, le temps protégé, la reconnaissance institutionnelle, la reconnaissance dans les décisions de promotion, les ateliers de recherche pédagogique, la disponibilité du financement, les ateliers de perfectionnement des professeurs sur l'enseignement, les mentors, les prix et le soutien des membres de l'équipe.Des mesures pour surmonter les obstacles identifiés, y compris des stratégies du contact direct pour promouvoir la SoTL, sont discutées. 1 Le terme "scholarship of teaching and learning (SoTL) " est utilisé aussi bien en anglais qu'en français.
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 | 0.012 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".