Twelve tips for developing effective mentors
Notice bibliographique
Résumé
Mentoring is often identified as a crucial step in achieving career success. However, not all medical trainees or educators recognize the value of a mentoring relationship. Since medical educators rarely receive training on the mentoring process, they are often ill equipped to face challenges when taking on major mentoring responsibilities. This article is based on half-day workshops presented at the 11th Ottawa International Conference on Medical Education in Barcelona on 5 July 2004 and the annual meeting of the Association of American Medical Colleges in Boston on 10 November 2004 as well as a review of literature. Thirteen medical faculty participated in the former and 30 in the latter. Most participants held leadership positions at their institutions and mentored trainees as well as supervised mentoring programs. The workshops reviewed skills of mentoring and strategies for designing effective mentoring programs. Participants engaged in brainstorming and interactive discussions to: (a) review different types of mentoring programs; (b) discuss measures of success and failure of mentoring relationships and programs; and (c) examine the influence of gender and cultural differences on mentoring. Participants were also asked to develop an implementation plan for a mentoring program for medical students and faculty. They had to identify student and faculty mentoring needs, and describe methods to recruit mentors as well as institutional reward systems to encourage and support mentoring.
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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 | 0,033 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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 ».