Clinical teachers’ views on how teaching teams deliver and manage residency training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Residents learn by working in a multidisciplinary context, in different locations, with many clinical teachers. Although clinical teachers are collectively responsible for residency training, little is known about the way teaching teams function. AIM: We conducted a qualitative study to explore clinical teachers' views on how teaching teams deliver residency training. METHOD: Data were collected during six focus group interviews in 2010. RESULTS: The analysis revealed seven teamwork themes: (1) clinical teachers were more passionate about clinical expertise than about knowledge of teaching and teamwork; (2) residents needed to be informed about clinical teachers' shared expectations; (3) the role of the programme director in the teaching team needed further clarification; (4) the main topics of discussion in teaching teams were resident performance and the division of teaching tasks; (5) the structural elements of the organisation of residency training were clear; (6) clinical teachers had difficulty giving and receiving feedback and (7) clinical teachers felt under pressure to be accountable for team performance to external parties. CONCLUSION: The clinical teachers did not consider teamwork to be of any great significance to residency training. Teachers' views of professionalism and their own experiences as residents may explain their non-teamwork directed attitude. Efforts to strengthen teamwork within teaching teams may impact positively on the quality of residency training.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».