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Enregistrement W1694669451 · doi:10.36834/cmej.36558

Ego Identity Status of Medical Students in Clerkship

2011· article· en· W1694669451 sur OpenAlexaffvenue
Tanya Beran, Kent G. Hecker, Sylvain Coderre, Bruce Wright, Wayne Woloschuk, Kevin McLaughlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Id, ego and super-egoConsistency (knowledge bases)Medical educationPsychologyMedical schoolSocial psychologyDescriptive statisticsMedicineComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medical students encounter a variety of experiences that have an impact on their emerging professional identity. Clerkship, in particular, presents opportunities for students to consider their career options and decide upon a career path. The process of developing their professional identity begins well before clerkship, however. Anecdotal evidence suggests that interests in medicine begin as early as childhood. This study retrospectively examines the decision-making process clerks make in choosing medicine as a career.Methods: A total of 76 clerks (36 male, 34 female, 6 not reported) responded to four open-ended and two follow-up questions that measure career interests and pursuits. Questions addressed when and how students developed interests in medicine and alternate careers before beginning medical school. An additional eight closed questions drawn from the Ego Status Extended Objective Measure of Ego Identity Status II (EOM-EIS-II) were administered. Content analyses and inter-rater reliability analyses were conducted to classify students according to Marcia’s1 four ego identity statuses.Results: Having obtained high inter-rater consistency (Cohen’s Kappa coefficient of 0.92), responses to the open-ended questions resulted in the classification of three identity statuses. In total, 49.3% of students were in the ‘achieved’ (high exploration and commitment to choices) status and 48.1% were in the ‘foreclosed’ (low exploration but high commitment to choices) status. A small percentage (1.3%) of students were in the ‘moratorium’category (high exploration but low commitment to choices), while none of the students were in the ‘diffused’ (low exploration and low commitment to choices) category.Conclusions: With approximately half of the students demonstrating a ‘foreclosed’ status, this study reveals that despite exposure to a variety of careers when attending university, only half of the students had seriously pursued a career outside of medicine. The majority of students, moreover, developed an interest in medicine before adulthood, and did so independently from parental influence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,362 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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