Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gay and lesbian physicians in training face considerable challenges as they become professionalized. Qualitative research is necessary to understand the social and cultural factors that influence their medical training. In this study we explored the significance of gay or lesbian identity on the experiences of medical training using naturalistic methods of inquiry. METHODS: Semi-structured interviews, focus groups and an e-mail listserv were used to explore professional and personal issues of importance to 29 gay and lesbian medical students and residents in 4 Canadian cities. Data, time, method and investigator triangulation were used to identify and corroborate emerging themes. The domains explored included career choice, "coming out," becoming a doctor, the environment and career implications. RESULTS: Gay or lesbian medical students and residents experienced significant challenges. For all participants, sexual orientation had an effect on their decisions to enter and remain in medicine. Once in training, the safety of a variety of learning environments was of paramount importance, and it affected subsequent decisions about identity disclosure, residency and career path. Respondents' assessment of professional and personal risk was influenced by the presence of identifiable supports, curricula inclusive of gay and lesbian sexuality and health issues and effective policies censuring discrimination based on sexual orientation. The need for training programs to be proactive in acknowledging and supporting diversity was identified. INTERPRETATION: Considerable energy and emotion are spent by gay and lesbian medical students and residents navigating training programs, which may be, at best, indifferent and, at worst, hostile.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».