Before the white coat: perceptions of professional lapses in the pre‐clerkship
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been shown that the professional development of clinical clerks is influenced by their experiences of unprofessional behaviour, but the perceptions of pre-clerkship students have received relatively little attention. Our purpose was to develop a greater contextual understanding of the situations in which pre-clerkship students encounter professional challenges, and to investigate what pre-clerkship students consider to be professional lapses in these situations. METHODS: We conducted 4 focus groups (n = 22 students); transcripts were analysed by 3 researchers using grounded theory. RESULTS: Pre-clerkship students reported lapses in the areas of communicative violation, role resistance, objectification, accountability and harm, validating our previous clerkship-based framework. However, they also reported numerous lapses committed by fellow students and many instances of lack of accountability to students, which were not reported by clerks. Many of their reports involved non-health care professionals. CONCLUSIONS: The willingness of pre-clerkship students to report on fellow students was associated with a tendency to blame their colleagues, at the expense of a more reflective analysis, and their views on professionalism appeared to be generic rather than medicine-specific. We should reinforce students' appreciation of these generic values and add on medicine-specific values as the students progress, in order to better cultivate professionalism without entitlement.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».