Scientist or science‐stuffed? Discourses of science in North American medical education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The dominance of biomedical science in medical education has been contested throughout the past century, with recurring calls for more social science and humanities content. The centrality of biomedicine is frequently traced back to Abraham Flexner's 1910 report, 'Medical Education in the United States and Canada'. However, Flexner advocated for a scientist-doctor, rather than a curriculum filled with science content. Examination of the discourses of science since Flexner allows us to explore the place of various knowledge forms in medical education. METHODS: A Foucauldian critical discourse analysis was performed, examining the discourses of scientific medicine in Flexner's works and North American medical education articles in subsequent decades. Foucault's methodological principles were used to identify statements, keywords and metaphors that emerged in the development of the discourses of scientific medicine, with particular attention to recurring arguments and shifts in the meaning and use of terms. RESULTS: Flexner's scientist-doctor was an incisive thinker who drew upon multiple forms of knowledge. In the post-Flexner medical education reforms, the perception of science as a discursive object embedded in the curriculum became predominant over that of the scientist as the discursive subject who uses science. Science was then considered core curricular content and was discursively framed as impossibly vast. A parallel discourse, one of the insufficiency of biomedical science for the proper training of doctors, has existed over the past century, even as the humanities and social sciences have remained on the margins in medical school curricula. CONCLUSIONS: That discourses of scientific medicine have reinforced the centrality of biomedicine in medical education helps to explain the persistent marginalisation of other important knowledge domains. Medical educators need to be aware of the effects of these discourses on understandings of medical knowledge, particularly when contemplating curricular reform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».