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Enregistrement W2911097004 · doi:10.1097/acm.0000000000002597

Fostering Transformative Learning in a Social Pediatrics Research Summer Studentship

2019· article· en· W2911097004 sur OpenAlexaffabout
Susanna Talarico, Mohammad Zubairi, Denis Daneman, Angela Punnett, Maria Athina Martimianakis

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster Children's HospitalMcMaster University Medical CentreThe Wilson CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningFeelingCurriculumThematic analysisMedical educationPsychologyCritical thinkingPedagogyQualitative researchMedicineSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM: Teaching future doctors the skills necessary to address health disparities is a challenge for medical educators. In response, the authors developed and implemented the Social Pediatrics Research Summer Studentship (SPReSS) program for medical students at the University of Toronto. APPROACH: The curriculum incorporated research and clinical placements into a formal seminar series. Participating students were required to complete a research project and to write a reflection describing a situation that challenged their thinking. The authors and curriculum developers applied transformative learning principles not only to facilitate critical reflection and learning in the students but also as an innovative approach to program development and evaluation. The authors conducted a thematic analysis of the reflections of 23 students participating in the program in June and July 2013, 2014, and 2015 to evaluate the SPReSS program. OUTCOMES: The analysis revealed students' empathic responses to marginalized patients, and these responses acted as triggers for critical reflection. Students described feeling empowered to act as advocates and wrote that these feelings were reinforced through faculty members' role modeling. According to their reflections, students found the program both challenging and rewarding, particularly the integration of the clinical and research experiences which made broader sociopolitical phenomena introduced through assigned readings and seminar discussions concrete. NEXT STEPS: The authors are exploring models, including a fourth-year selective or multiyear longitudinal experience, to support more students. They also hope to involve more community partners and to evaluate long-term outcomes of participants.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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