Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Role modeling by staff physicians is a significant component of the clinical teaching of students and residents. However, the importance of resident role modeling has only recently emerged, and residents' understanding of themselves as role models has yet to be explored. This study sought to understand residents' perceptions of themselves as role models, describe how residents learn about role modeling, and identify ways to improve resident role modeling. METHOD: Fourteen semistructured interviews were conducted with residents in internal medicine, general surgery, and pediatrics at the McGill University Faculty of Medicine between April and September 2013. Interviews were audio-recorded and subsequently transcribed for analysis; iterative analysis followed principles of qualitative description. RESULTS: Four primary themes were identified through data analysis: residents perceived role modeling as the demonstration of "good" behaviors in the clinical context; residents believed that learning from their role modeling "just happens" as long as learners are "watching"; residents did not equate role modeling with being a role model; and residents learned about role modeling from watching their positive and negative role models. CONCLUSIONS: While residents were aware that students and junior colleagues learned from their modeling, they were often not aware of role modeling as it was occurring; they also believed that learning from role modeling "just happens" and did not always see themselves as role models. Helping residents view effective role modeling as a deliberate process rather than something that "just happens" may improve clinical teaching across the continuum of medical education.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».