Infusing Diversity and Equity Into Clinical Teaching: Training the Trainers
Notice bibliographique
Résumé
Clinical instructors in health care disciplines are charged with engaging students in experiential learning wherein respect and cultural sensitivity is applied. This article reports on the results of 3 diversity workshops conducted for clinical preceptors and field instructors from various disciplines. The workshops were developed in response to students' growing concerns that their academic learning experiences were negatively affected by dissatisfying management of differences between students, faculty, and preceptors with respect to ethno-racial group membership, socioeconomic level, and degree of privilege and power. The workshops included a didactic session that presented basic principles of social and health equity followed by small-group reflection about various ethical and moral dilemmas that were presented in clinical education scenarios. Examples of discrimination on a variety of levels were addressed in these workshops, including race, ethnicity, immigration status, sexual orientation, religion, body size and appearance, ability, age, socioeconomic class, religious faith, and gender. The group exercises and discussion from these sessions provided valuable insight and approaches to difficult but common areas of discomfiture encountered in the clinical teaching setting. This article presents the findings from participants of these diversity workshops in order to encourage the application of equity principles into clinical teaching in midwifery and other health care education contexts.
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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 | 0,027 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».