How a Professional Identity is Forged in the Anatomy Lab for Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
It is recognized that the development of a professional identity is significantly influenced by experiences in academic and clinical settings, and through certain rites of passage, such as, learning from cadavers. Little is known, however, about how the experiences in the cadaver lab actively shape the development of the Professional. To understand the impact the experiences in the anatomy lab have on students' professional identity formation, first year students were surveyed before and their first anatomy session. Four months after commencing their anatomy sessions, students completed another survey and focus groups were conducted. In both the survey and focus groups, students were asked to explore their perceptions of themselves as students, physicians in training, idealized physicians, and the congruency between values held and behaviors displayed. When asked to rank their own development and the perception of their peers in the anatomy lab, students positioned themselves on the pathway towards the medical professional. They ranked those students coping best with the experience as closest to the qualities of a physician they admire. The emphasis on professionalism in the course had a positive impact on their experience. While cadavers have historically been used to teach anatomy, the findings from this study indicate that the same anatomy labs significantly contribute to the formation of the professional. As medical curricula across the world continue to evolve, the goal should be to preserve the rich experience gained by cadaver dissection.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».