Precepting at the time of a natural disaster
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Natural disasters strike communities that have varied degrees of preparedness, both physical and psychological. Rural communities may be particularly vulnerable as they often do not have the infrastructure or resources to prepare in advance. The psychological impact of a natural disaster is amplified in learners who may be temporary members of the community and therefore cannot draw on personal support during the crisis. They may turn to their clinical preceptors for guidance. CONTEXT: The Slave Lake fire (population 6782) in May 2011 and the High River flood (population 12 920) in June 2013 are examples of natural disasters that have occurred in rural Alberta, Canada. At the time of these critical incidents, three medical students and one family medicine resident from the two provincial medical schools were participating in rotations in these communities. INNOVATION: Although disasters occur rarely, there is a need for guidelines for preceptors from the learner perspective. Accordingly, using a modified Delphi approach, we captured the experiences of learners that were then refined into two themes, each containing three recommendations: considerations for action during a natural disaster and considerations for action after the acute crisis has passed. Although disasters occur rarely, there is a need for guidelines for preceptors from the learner perspective IMPLICATIONS: Our recommendations provide suggestions for practical solutions that build on the usual expectations of mentors and may benefit the student-teacher relationship at the time of a disaster and beyond. They are meant to initiate discussion regarding further study aimed towards creating recommendations for preceptor response that may cross disciplines.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».