Ego identity development in physicians: a cross-cultural comparison using a mixed method approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to examine the career decision-making process of International Medical Graduates (IMGs). There are two main types of IMGs who apply for licensure in Canada. Canadian International Medical Graduates (CIMGs) were Canadian citizens before leaving to study medicine in a foreign country, in comparison to those non-CIMGs who had studied medicine in a foreign country before immigrating to Canada. Given that their motivations for becoming a doctor in Canada may differ, it is important to examine how they decided to become a doctor for each group separately. METHODS: A total of 46 IMGs participated in a semi-structured interview - 20 were CIMGs and 26 were non-CIMGs. RESULTS: An iterative process of content analysis was conducted to categorize responses from five open-ended questions according to the Ego Identity Statuses theory of career decision-making. Event contingency analysis identified a significant difference between CIMGs and non-CIMGs, Fisher's exact test (1) = 18.79, p < .0001. A total of 55% of CIMGs were categorized as identity achieved and 45% as foreclosed; 100% of non-CIMGs were classified as identity foreclosed. CONCLUSION: About half of the Canadian citizens who had studied medicine in a foreign country had explored different careers before making a commitment to medicine, and half had not. No IMGs, however, who studied medicine in another country before immigrating to Canada, had explored various career opportunities before selecting medicine.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».