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Enregistrement W1495088755 · doi:10.1111/medu.12098

Language matters: towards an understanding of silence and humour in medical education

2012· article· en· W1495088755 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilenceScholarshipRhetoricPower (physics)Variety (cybernetics)SociologyPsychologyAestheticsEpistemologyLinguisticsPolitical scienceLawComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This paper considers the state of the science regarding language matters in medical education, with particular attention to two informal language practices: silence and humour. Silence and humour pervade clinical training settings, although we rarely attend explicitly to them. METHODS: This paper considers the treatment of these topics in our field to date and introduces a selection of the scholarship on silence and humour from other fields, including philosophy, sociology, anthropology, linguistics and rhetoric. Particular attention is paid to distilling the theoretical and methodological possibilities for an elaborated research agenda around silence and humour in medical education. RESULTS: These two language practices assume a variety of forms and serve a range of social functions. Episodes of silence and humour are intimately tied to their relational and institutional contexts. Power often figures centrally, although not predictably. CONCLUSIONS: A rich theoretical and methodological basis exists on which to elaborate a research agenda around silence and humour in medical education. Such research promises to reveal more fully the contributions of silence and humour to socialisation in clinical training settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle