The Relationship Between Academic Motivation and Lifelong Learning During Residency: A Study of Psychiatry Residents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the relationship between lifelong learning (LLL) and academic motivation for residents in a psychiatry residency program, trainee factors that influence LLL, and psychiatry residents' LLL practices. METHOD: Between December 2014 and February 2015, 105 of 173 (61%) eligible psychiatry residents from the Department of Psychiatry, University of Toronto, completed a questionnaire with three study instruments: an LLL needs assessment survey, the Jefferson Scale of Physician Lifelong Learning (JeffSPLL), and the Academic Motivation Scale (AMS). The AMS included a relative autonomy motivation score (AMS-RAM) measuring the overall level of intrinsic motivation (IM). RESULTS: A significant correlation was observed between JeffSPLL and AMS-RAM scores (r = 0.39, P < .001). Although there was no significant difference in JeffSPLL and AMS-RAM scores based on respondents' level of training (senior vs. junior resident), gender, or age, analysis of AMS subdomains showed that junior residents had a significantly higher score on the extrinsic motivation identification domain (mean difference [M] = 0.38; 95% confidence interval [CI] [0.01, 0.75]; P = .045; d = 0.44) compared with senior residents. Clinician scientist stream (CSS) residents had significantly higher JeffSPLL scores compared with non-CSS residents (M = 3.15; 95% CI [0.52, 5.78]; P = .020; d = 0.57). CONCLUSIONS: The use of rigorous measures to study LLL and academic motivation confirmed prior research documenting the positive association between IM and LLL. The results suggest that postgraduate curricula aimed at enhancing IM, for example, through support for learning autonomously, could be beneficial to cultivating LLL in learners.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».