Creating pedagogical spaces for developing doctor professional identity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Working with doctors to develop their identities as technically skilled as well as caring, compassionate and ethical practitioners is a challenge in medical education. One way of resolving this derives from a narrative reflective practice approach to working with residents. We examine the use of such an approach. METHODS: This paper draws on a 2006 study carried out with four family medicine residents into the potential of writing, sharing and inquiring into parallel charts in order to help develop doctor identity. Each resident wrote 10 parallel charts over 10 weeks. All residents met bi-weekly as a group with two researchers to narratively inquire into the stories told in their charts. RESULTS: One parallel chart and the ensuing group inquiry about the chart are described. In the narrative reflective practice process, one resident tells of working with a patient and, through writing, sharing and inquiry, integrates her practice and how she learned to be a doctor in one cultural setting into another cultural setting; another resident affirms her relational way of practising medicine, and a third resident begins to see the complexity of attending to patients' experiences. CONCLUSIONS: The process shows the importance of creating pedagogical spaces to allow doctors to tell and retell, through narrative inquiry, their stories of their experiences. This pedagogical approach creates spaces for doctors to individually develop their own stories by which to live as doctors through narrative reflection on their interwoven personal, professional and cultural stories as they are shaped by, and enacted within, their professional contexts.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».