Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to "rehumanize" medical education through curriculum reform and program development have been numerous and ongoing in recent years. One particularly intriguing contribution has come from the area of narrative studies. It is now common to use literature in general, and physician--patient narratives in particular, both to expand students' understanding of the clinical encounter and to sensitize them to the humanistic aspects of medicine. DESCRIPTION: In this article, we describe the process by which we have introduced key insights from and elements of narrative theory into our 1st-year clinical skills program. Rather than limiting our efforts to the use of literature and to the description of individual narrative encounters, however, we have framed our entire course as an exercise in narrative construction. We refer to this process as "narrative structuring." EVALUATION: A combination of short essays on topics related to the various literary materials utilized in the course, written reports on ethical aspects of the clinical cases presented in the clinical skills sessions, and student journaling are integral components of the evaluation of this course. CONCLUSION: Characterizing our course in terms of narrative structuring serves both to integrate the various elements of our complex curriculum around a common theme and to remind both students and faculty alike of the privileges and responsibilities we share as we participate in the writing of one another's stories.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».