Exploratory Study of Rural Physicians' Self-Directed Learning Experiences in a Digital Age
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The nature and characteristics of self-directed learning (SDL) by physicians has been transformed with the growth in digital, social, and mobile technologies (DSMTs). Although these technologies present opportunities for greater "just-in-time" information seeking, there are issues for ensuring effective and efficient usage to compliment one's repertoire for continuous learning. The purpose of this study was to explore the SDL experiences of rural physicians and the potential of DSMTs for supporting their continuing professional development (CPD). METHODS: Semistructured interviews were conducted with a purposive sample of rural physicians. Interview data were transcribed verbatim and analyzed using NVivo analytical software and thematic analysis. RESULTS: Fourteen (N = 14) interviews were conducted and key thematic categories that emerged included key triggers, methods of undertaking SDL, barriers, and supports. Methods and resources for undertaking SDL have evolved considerably, and rural physicians report greater usage of mobile phones, tablets, and laptop computers for updating their knowledge and skills and in responding to patient questions/problems. Mobile technologies, and some social media, can serve as "triggers" in instigating SDL and a greater usage of DSMTs, particularly at "point of care," may result in higher levels of SDL. Social media is met with some scrutiny and ambivalence, mainly because of the "credibility" of information and risks associated with digital professionalism. DISCUSSION: DSMTs are growing in popularity as a key resource to support SDL for rural physicians. Mobile technologies are enabling greater "point-of-care" learning and more efficient information seeking. Effective use of DSMTs for SDL has implications for enhancing just-in-time learning and quality of care. Increasing use of DSMTs and their new effect on SDL raises the need for reflection on conceptualizations of the SDL process. The "digital age" has implications for our CPD credit systems and the roles of CPD providers in supporting SDL using DSMTs.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».