The oppositional social justice-oriented dentist: An emerging framework for dental professional education
Bibliographic record
Abstract
Trois administrateurs académiques à la Faculté de médecine dentaire de l'Université McGill ont collaboré pour répondre aux évènements controversés et révélateurs qui ont eu lieu à une autre faculté de médecine dentaire des Maritimes durant l'année scolaire 2015-2016 (Backhouse et al., 2015; CBC News, 2014, 2015). L'auteur de cette dissertation, étant l'un de ces collaborateurs, a cédé son rôle administratif. Il a décidé de retourner à ses racines en éducation populaire, et d'obtenir une maîtrise en éducation afin d'explorer l'intégration d'un cours en justice sociale dans le programme de Doctorat en médecine dentaire (DMD) à McGill. Ces évènements ont mené à la création d'un cours obligatoire sur la justice sociale, la santé buccale, et le professionnalisme débutant à l'automne 2016 – DENT 206 : Dentistry Social Justice Seminar. Basée sur une étude de cas qualitative et paradigmatique, j'ai conçu un outil pédagogique et conceptuel fondé sur une reconceptualisation de la formation humaniste des professionnels dentaires dans un cadre de justice sociale. Cet outil a été transposé afin de servir : 1) un guide conceptuel pour éducateurs et spécialistes en gestion de curriculum, et 2) de cadre analytique permettant d'évaluer la sensibilité de DENT 206 au développement professionnel des étudiants axé sur la justice sociale. En fin de compte, cette dissertation s'est efforcée de démontrer le potentiel que représente une fusion de deux domaines d'éducation ostensiblement divergents tout en générant des tâches concrètes pour développer le contenu de DENT 206 de McGill. Mots clés: éducation dentaire, programmes professionnels, justice sociale, pédagogie critique, étude de cas, inégalités en santé, santé.
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 | 0.023 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.115 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.015 |
| Open science | 0.004 | 0.017 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".