Service Learning for Medical Students: Program Development and Students' Reflections.
Notice bibliographique
Résumé
We designed a cross-disciplinary interdepartmental volunteer program, which involved student participation in care teams for the elderly living alone. Our aim was to enhance communication between students and the elderly. Students were expected to meet and learn to get along with the elderly, to develop listening and communication skills, and learn to cooperate with student participants in other services. Students were required to devote at least 14 hours per semester to this two-semester program. Between September 2008 and June 2009, 19 students (1 st semester), 34 students (2 nd semester), 7 students (both 1 st and 2 nd semesters), respectively, and 15 elderly participants became involved in the program. Students were divided into 15 groups (each with 2–4 students), and each group visited the assigned elderly person at least 6 times per semester. According to student accounts, these visits improved their interpersonal and communication skills and their ability to express concerns with self-confidence. Our analysis of students’ reflections found that early exposure to such community experiences increases their capacity for self-reflection and teaches them how to show respect. The opportunity to develop empathic communication skills with the elderly and learn to cooperate with faculty and colleagues can be beneficial to students in their future medical practice and strengthen the quality of community care.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».