To Friend or Not to Friend? Social Networking and Faculty Perceptions of Online Professionalism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess faculty perceptions of professional boundaries and trainee-posted content on social networking sites (SNS). METHOD: In June 2010, the Clerkship Directors in Internal Medicine conducted its annual survey of U.S. and Canadian member institutions. The survey included sections on demographics and social networking. The authors used descriptive statistics and tests of association to analyze the Likert scale responses and qualitatively analyzed the free-text responses. RESULTS: Of 110 institutional members, 82 (75%) responded to the survey. Of the 40 respondents who reported current or past SNS use, 21 (53%) reported receiving a "friend request" from a current student and 25 (63%) from a current resident. Of these, 4 (19%) accepted the student request and 12 (48%) accepted the resident request. Sixty-three of 80 (79%) felt it was inappropriate to send a friend request to a current student, 61 (76%) to accept a current student's request, 42 (53%) to become friends with a current resident, and 61 (81%) to become friends with a current patient. Becoming friends with a former student, former resident, or colleague was perceived as more appropriate. Younger respondents were less likely to deem specific student behaviors inappropriate (odds ratio [OR] 0.18-0.79; adjusted OR 0.12-0.86, controlling for respondents' sex, rank, and SNS use), although none reached statistical significance. CONCLUSIONS: Some internal medicine educators are using SNSs and interacting with trainees online. Their perceptions on the appropriateness of social networking behaviors provide some consensus for professional boundaries between faculty and trainees in the digital world.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».