Teaching social accountability by making the links: Qualitative evaluation of student experiences in a service-learning project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many medical students come into medicine with altruistic motives; few carry this altruism into their practice. As a result rural, remote and international areas are underserved by the medical community. Teaching social accountability may help students remain altruistic and encourage work in underserved areas. Making The Links (MTL) is a project designed to teach medical students the social aspects of medicine via service-learning. AIMS: The purpose of the study was to explore student reflections on their experiences during the MTL program. METHODS: Qualitative data analysis was conducted using structured open-ended written questionnaires. Fourteen students, representing three student cohorts, participated in the study. Data was collected between 2005 and 2007. RESULTS: Six themes emerged from qualitative data analysis. (1) relationships, (2) social determinants of health in real life, (3) community development, (4) interdisciplinarity, (5) linking health and communities, and (6) personal learning. Themes reflected the opportunities and challenges experienced by the students during the MTL project. Students reported that MTL was an essential component of their medical training. CONCLUSIONS: MTL is a promising model for using service-learning to teach social accountability in medical training.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle