Fostering Transformative Learning in a Social Pediatrics Research Summer Studentship
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,032 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».