Beyond “Dr. Feel-Good”: A Role for the Humanities in Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Although educators embrace the values that are nominally included in the idea of "the art and science of medicine," the arts and humanities have remained at the edges of medical education. One reason for this exile is the overwhelming emphasis in the curriculum on biomedical science over the social sciences and humanities. Other causes are self-inflicted-a frequent lack of theoretical rigor in the design of educational offerings and, more important, no clear answer to the question of how the humanities can make better physicians. A common justification for including the arts and humanities in medical education-that spending time with literature, music, and the visual arts contributes to student and faculty reflection and well-being-is compelling; however, it risks further marginalizing the field as a soft, feel-good supplement to training.In this Invited Commentary, the author proposes several unique ways in which the arts and humanities contribute to the development of physicians who practice with excellence, compassion, and justice.These ways include disrupting taken-for-granted beliefs and assumptions; introducing a pause in perceiving, thinking, and acting; encouraging engagement with complexity and ambiguity; seeing past the surface to historical and societal influences and causes; and encouraging an awareness of the multiple, unique voices and perspectives of patients. Ultimately, the humanities prompt awareness of the space in which physicians care for human beings in their moments of greatest need and bear witness to fundamental changes in their patients and in themselves.
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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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,061 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».