Professional Identity Formation in medical school: One measure reflects changes during pre-clerkship training
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Professional Identity Formation (PIF), the process of internalizing a profession's core values and beliefs, is an explicit goal of medical education. The Professional Identity Essay (PIE), a developmental measure of the extent to which individuals have a complex and self-defined understanding of their professional role, is a tool to both study and scaffold PIF. PIE staging has internal reliability and response process validity and correlates with a validated measure of moral reasoning. In this study, we investigate whether PIF, as measured by PIE, changes during pre-clerkship training. Medical students in the class of 2019 completed the PIE during orientation to medical school (PIE#1) and 15 months later, during orientation to clerkships (PIE#2), to the same prompts. These written responses are PIF-staged by an expert rater. On average, PIF scores reveal that 46% of the group remained at the same stage as they were on entry to medical school, 42% scored at a higher stage of PIF, and 15% of students scored at a lower stage of PIF after pre-clerkship training. This result suggests that medical students are heterogeneous with respect to the development of their medical PIF early in medical school training.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».