Role Modeling in Physicians??? Professional Formation: Reconsidering an Essential but Untapped Educational Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Forming technically proficient, professional, and humanistic physicians for the 21st century is no easy task. Mountains of biomedical knowledge must be acquired, diagnostic competence achieved, effective communication skills developed, and a solid and applicable understanding of the practice and role of physicians in society today must be reached. The central experience for learners in this complex and challenging terrain is the "modeling of" and "learning how to be" a caregiver and health professional. Role modeling remains one crucial area where standards are elusive and where repeated negative learning experiences may adversely impact the development of professionalism in medical students and residents. The literature is mainly descriptive, defining the attributes of good role models from both learners and practitioners' perspectives. Because physicians are not "playing a role" as an actor might, but "embodying" different types of roles, the cognitive and behavioral processes associated with successfully internalizing roles (e.g., the good doctor/medical educator) are important. In this article, the authors identify foundational questions regarding role models and professional character formation; describe major social and historical reasons for inattention to character formation in new physicians; draw insights about this important area from ethics and education theory (philosophical inquiry, apprenticeship, situated learning, observational learning, reflective practice); and suggest the practical consequences of this work for faculty recruitment, affirmation, and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».