A Standardized Narrative Profile Approach to Self-Reflection and Assessment of Cross-Cultural Communication
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: 1) to explore clinical assessor’s values regarding behaviours related to cultural aspects of care, 2) to generate standardized narrative profiles regarding cultural behavioural outcomes within clinical teaching settings, and 3) to rank order standardized narrative profiles according to performance expectations.
 Methods: Ten interviews were completed with clinicians to determine values and performance expectations for culturally competent behaviours. Transcripts were produced and coded. Six narrative profiles were developed based on data obtained. Twenty clinicians categorized profiles according to performance expectations and rank ordered. Intraclass correlation coefficients (ICCs) determined inter-rater reliability. Clinicians rated usability of profiles in clinical training settings.
 Results: Eighteen categories were coded with communication, awareness and ability most frequently reported with each ranging from 9.6-11.5% of the utterances. Consensus for categorization of all profiles was achieved at a level of 70% (ICC = 0.837, 95% CI 0.654-0.969). High inter-rater reliability was achieved for rank ordering (ICC = 0.815, 95% CI 0.561 to 0.984). Seventeen (85%) clinicians agreed that the profiles would be usable in clinical training settings.
 Conclusions: Standardized narrative profiles may aid assessment and self-reflection for student performance within culturally diverse interactions.
 Conflict of Interest
 We declare no conflicts of interest or financial interests that the authors or members of their immediate families have in any product or service discussed in the manuscript, including grants (pending or received), employment, gifts, stock holdings or options, honoraria, consultancies, expert testimony, patents and royalties.
 
 Type: Original Research
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».