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Enregistrement W2885937091 · doi:10.1097/acm.0000000000002411

Professional Responsibilities and Personal Impacts: Residents’ Experiences as Participants in Education Research

2018· article· en· W2885937091 sur OpenAlexaffabout
Luke Devine, Shiphra Ginsburg, Terese Stenfors, Tulin Cil, Heather McDonald-Blumer, Catharine M. Walsh, Lynfa Stroud

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensThe Wilson CentreSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationHigher educationProfessional developmentPsychologyMEDLINEMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Although the field of medical education research is growing and residents are increasingly recruited to participate as subjects in research studies, little is known about their experiences. The goal of this study was to explore the experiences and perceptions of residents who are study participants in medical education research. METHOD: A phenomenographic approach was chosen to examine the range of residents' experiences as research participants. A maximum variation sampling strategy was used to identify residents with diverse experiences. Semistructured interviews that explored experiences as research participants were conducted with 19 residents in internal medicine, general surgery, and pediatrics at the University of Toronto in 2015-2016. RESULTS: The perceptions and experiences of participants fell into two categories. First, participation was seen as a professional responsibility to advance the profession, including a desire to improve future educational practices and a sense of responsibility to contribute to the academic cause. Second, the experience was noted for its personal impact, including benefits (e.g., receiving monetary incentives or novel educational experiences) and risks (e.g., coercion and breaches of confidentiality). The time required to participate in a study was identified as one of the most important factors affecting willingness to participate and the impact of participation. CONCLUSIONS: Being a participant in medical education research can be perceived in different ways. Understanding the view of resident participants is important to optimize potential benefits and minimize risks and negative consequences for them, thus fostering ready participation and high-quality research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,410 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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