Emotional Learning and Identity Development in Medicine: A Cross-Cultural Qualitative Study Comparing Taiwanese and Dutch Medical Undergraduates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Current knowledge about the interplay between emotions and professional identity formation is limited and largely based on research in Western settings. This study aimed to broaden understandings of professional identity formation cross-culturally. METHOD: In fall 2014, the authors purposively sampled 22 clinical students from Taiwan and the Netherlands and asked them to keep audio diaries, narrating emotional experiences during clerkships using three prompts: What happened? What did you feel/think/do? How does this interplay with your development as a doctor? Dutch audio diaries were supplemented with follow-up interviews. The authors analyzed participants' narratives using a critical discourse analysis informed by Figured Worlds theory and Bakhtin's concept of dialogism, according to which people's spoken words create identities in imagined future worlds. RESULTS: Participants talked vividly, but differently, about their experiences. Dutch participants' emotions related to individual achievement and competence. Taiwanese participants' rich, emotional language reflected on becoming both a good person and a good doctor. These discourses constructed doctors' and patients' autonomy in culturally specific ways. The Dutch construct centered on "hands-on" participation, which developed the identity of a technically skilled doctor, but did not address patients' self-determination. The Taiwanese construct located physicians' autonomy within moral values more than practical proficiency, and gave patients agency to influence doctor-patient relationships. CONCLUSIONS: Participants' cultural constructs of physician and patient autonomy led them to construct different professional identities within different imagined worlds. The contrasting discourses show how medical students learn about different meanings of becoming doctors in culturally specific contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».