Expert and trainee determinations of rhetorical relevance in referral and consultation letters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Referral and consultation letters ferry patients among providers, negotiating co-operative care. Our study examined how "relevance" is signalled and decoded in these letters, from the perspective of both experts and trainees in three clinical specialties. METHODS: 104 letters were collected from 16 physicians representing family medicine, psychiatry and surgery. Interviews were conducted with 14 of these physicians and 13 residents from the three specialties. All documents and transcripts were analysed for emergent themes. RESULTS: Six rhetorical factors influenced expert physicians' decisions about what material is relevant: educational, professional, audience, system-institutional, medical-legal, and evaluative. Each specialty placed different emphasis on these factors. Trainees reported having no instruction regarding how to construct rhetorically relevant letters, and they demonstrated awareness of only three of the factors identified by experts--professional, audience and evaluative. Experts and trainees differed in their understanding and application of these three factors. CONCLUSIONS: This research demonstrates that six rhetorical factors influence relevance decisions in letter writing, and that experts address these factors in tacit, dynamic and discipline-specific ways. Trainees share with experts an appreciation of the rhetorical functions of referral and consultation letters, but lack a comprehensive understanding of the influential factors and do not receive instruction in them. These findings provide a framework for instruction in this domain to equip novices to meet the expectations of their professional audiences successfully.
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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 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».