Implicit Bias and the Feedback Paradox: Exploring How Health Professionals Engage With Feedback While Questioning Its Credibility
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Learners and practicing health professionals may dismiss emotionally charged feedback related to self, yet little research has examined how to address feedback that threatens an individual's identity. The implicit association test (IAT) provides feedback to individuals regarding their implicit biases. Anticipating feedback about implicit bias might be emotionally charged for mental health professionals, this study explored their experience of taking the IAT and receiving their results, to better understand the challenges of identity-threatening feedback. METHOD: The researchers sampled 32 psychiatry nurses, psychiatrists, and psychiatric residents at Western University in Ontario, Canada, after they completed the mental illness IAT and received their results. Using constructivist grounded theory, semistructured interviews were conducted from April to October 2017 regarding participants' experience of taking the IAT. Using constant comparative analysis, transcripts were iteratively coded and analyzed for results. RESULTS: While most participants critiqued the IAT and questioned its credibility, many also described the experience of receiving feedback about their implicit biases as positive or neutral. Most justified their implicit biases while acknowledging the need to better manage them. CONCLUSIONS: These findings highlight a feedback paradox, calling into question assumptions regarding self-related feedback. Participants' reactions to the IAT suggest that potentially threatening self-related feedback may still be useful to participants who question its credibility. Further exploration of how the feedback conversation influences engagement with self-related feedback is needed.
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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 | 0,057 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».