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Enregistrement W2924997648 · doi:10.20381/ruor-23026

Saudi Arabian Women in Medical Education: A Mixed Method Exploration of Emergent Digital Leadership

2019· dissertation· en· W2924997648 sur OpenAlexfundno aff
Lulu Alwazzan

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésLeadership studiesEducational leadershipPsychologyMedical educationPolitical scienceMedicineLeadership stylePedagogyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Saudi Arabian women’s leadership in medical education is evolving. As in Western contexts, the number of women in formal leadership positions in Saudi medical education is increasing. However, given the unique cultural context, Saudi women health professionals may have less influence in their organizations than their counterparts in the West. Novel digital approaches may offer women a form of leadership by which their influence might be increased. Using the Mededlam.com “LAM” digital initiative, an online digital community dedicated to helping medical professionals in their leadership, teaching, and research roles by disseminating digital content that tackle different topics in medical education, this study explores the emergence of women’s leadership through their participation in an online professional community. Objectives: 1) Establish a common understanding of leadership in a digital context amongst women who are members of the LAM community. 2) Investigate why they have turned to the LAM digital initiative to exercise influence in their profession; and, 3) Explore women’s opinions regarding their online interactions on LAM, including how those opinions have influenced their leadership identities and professional influence/development. Methods: To explore the emergence of women’s leadership in a digital context, a sequential explanatory mixed method approach was adopted. In phase one, a questionnaire was developed based on literature review findings. The questionnaire was disseminated through the LAM website and affiliated social media pages. Seventy-nine women took part in the quantitative phase and data were analyzed using descriptive statistics. Women who expressed willingness to participate in phase two were invited through email to take part. In phase two, 15 semi-structured interviews were conducted. Qualitative data were analysed using framework analysis. Results: In the first phase, respondents agreed or strongly agreed with definitions provided for leadership in a digital context. Respondents were reluctant to define their use of digital tools as a bid for influence in medical education. In the second phase, qualitative data revealed that women perceived digital tools as novel method of influence for women. However, they identified several issues that deter them from utilizing such tools, including fear of appearing unprofessional and a lack of knowledge on how to influence people online. Conclusion: The potential of digital media as a tool to exercise influence and leadership for women in their profession is promising. For Saudi Arabian women health professionals in medical education, media such as LAM can provide a complementary forum to their real-world leadership and can extend their influence beyond their work environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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