Evaluation of a collaborative mentorship program in a multi-site postgraduate training program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional one-on-one mentorship of trainees is challenging for multi-site training programs. Our three-site Neonatal - Perinatal Medicine Training Program therefore implemented collaborative mentorship. AIM: To describe and evaluate the effectiveness of collaborative mentorship. METHOD: Faculty Advisory Committee Triads (FACTs), comprising one staff neonatologist from each site, were created for each trainee. Guidelines for meeting frequency and process were developed. After 3 years, participants were invited to complete a questionnaire exploring three domains - helpfulness, participant opinion, and process. RESULTS: Twenty-four staff participated in 32 FACTs that mentored 32 trainees; 19 staff (79%) and 19 trainees (60%) completed the survey. All but one respondent preferred FACTs to individual mentors. Trainees were comfortable discussing both training program issues (90%) and social or personal issues (47%) with their FACT. Despite various ethno-cultural backgrounds, only 26% thought these should be similar for FACTs and trainees. More than 80% found FACTs supportive and beneficial for providing staff contacts at each site. Trainees found FACTs helpful for career planning, resource identification, clinical performance advice, and research motivation. More staff (79%) than trainees (33%) felt FACTs helped trainees get started in the program (p = 0.01), perhaps because not all trainees (47%) met with their FACT at the start of training. FACTs met one to four times annually; staff availability made scheduling difficult. CONCLUSION: In a multi-site training program, collaborative mentorship was effective in overcoming many barriers encountered with one-on-one mentorship.
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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 | 0,028 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».