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Enregistrement W2468212896 · doi:10.1111/tct.12550

Learning environment: assessing resident experience

2016· article· en· W2468212896 sur OpenAlexafffund
Anna Byszewski, Heather Lochnan, Donna L. Johnston, Christine Seabrook, Timothy J. Wood

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Teacher · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCanadian Network for Innovation in EducationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMeaning (existential)PsychologyAltruism (biology)Test (biology)InstitutionReliability (semiconductor)Medical educationApplied psychologySocial psychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given their essential role in developing professional identity, academic institutions now require formal assessment of the learning environment (LE). We describe the experience of introducing a novel and practical tool in postgraduate programmes. The Learning Environment for Professionalism (LEP) survey, validated in the undergraduate setting, is relatively short, with 11 questions balanced for positive and negative professionalism behaviours. LEP is anonymous and focused on rotation setting, not an individual, and can be used on an iterative basis. We describe how we implemented the LEP, preliminary results, challenges encountered and suggestions for future application. Academic institutions now require formal assessment of the learning environment METHODS: The study was designed to test the feasibility of introducing the LEP in the postgraduate setting, and to establish the validity and the reliability of the survey. Residents in four programmes completed 187 ratings using LEP at the end of one of 11 rotations. RESULTS: The resident response rate was 87 per cent. Programme and rotation ratings were similar but not identical. All items rated positively (favourably), but displays of altruism tended to have lower ratings (meaning less desirable behaviour was witnessed), as were ratings for derogatory comments (again meaning that less desirable behaviour was witnessed). DISCUSSION: We have shown that the LEP is a feasible and valid tool that can be implemented on an iterative basis to examine the LE. Two LEP questions in particular, regarding derogatory remarks and demonstrating altruism, recorded the lowest scores, and these areas deserve attention at our institution. Implementation in diverse programmes is planned at our teaching hospitals to further assess reliability. This work may influence other postgraduate programmes to introduce this assessment tool.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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