Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite widespread implementation of policies to address mistreatment, high rates of mistreatment during clinical training are reported, prompting the question of whether "mistreatment" means more to students than delineated in official codes of conduct. Understanding "mistreatment" from students' perspective and as it relates to the learning environment is needed before effective interventions can be implemented. METHOD: The authors conducted focus groups with final-year medical students at McGill University Faculty of Medicine in 2012. Participants were asked to characterize "suboptimal learning experience" and "mistreatment." Transcripts were analyzed via inductive thematic analysis. RESULTS: Forty-one of 174 eligible students participated in six focus groups. Students described "mistreatment" as lack of respect or attack directed toward the person, and "suboptimal learning experience" as that which compromised their learning. Differing perceptions emerged as students debated whether "mistreatment" can be applied to negative learning environments as well as isolated incidents of mistreatment even though some experiences fell outside of the "official" label as per institutional policies. Whether students perceived "mistreatment" versus a "suboptimal learning experience" in negative environments appeared to be influenced by several key factors. A concept map integrating these ideas is presented. CONCLUSIONS: How students perceived negative situations during training appears to be a complex process. When medical students say "mistreatment," they may be referring to a spectrum, with incident-based mistreatment on one end and learning-environment-based mistreatment on the other. Multiple factors influenced how students perceived an environment-based negative situation and may provide strategies to improving the learning environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».