The Relationship between Academic Motivation and Lifelong Learning in Psychiatry Residents
Notice bibliographique
Résumé
Lifelong learning (LLL) is a core training competency across the learner continuum and motivation to learn is one factor influencing the development of lifelong learners. The purpose of this study was to elucidate the relationship between LLL and academic motivation during postgraduate training, specifically in psychiatry residency training. We also studied trainee factors that may influence LLL during residency training.\nOne hundred and five (105) of 173 psychiatry residents from the University of Toronto participated in this cross-sectional study examining orientation to LLL and academic motivation, specifically intrinsic motivation (IM), extrinsic motivation (EM) and amotivation. Residents completed a questionnaire characterizing self-directed learning practices, LLL and academic motivation. \nParticipants’ orientation to LLL was significantly correlated with academic motivation total scores and with IM scores. There was no significant correlation between LLL and either EM or amotivation sub-scales. There was no significant difference in LLL or academic motivation scores based on respondents’ training year, gender, or age; however, residents participating in the research training stream had significantly higher orientations to LLL than non-research stream residents. \nTherefore, our results reinforce the association between IM and LLL during residency training. The incorporation of teaching and curricula to support autonomous motivation in postgraduate medical education may be beneficial to the development of LLL skills for practice.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».