Exploring the Socialization Experiences of Medical Students From Social Science and Humanities Backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the structural, cultural, and interpersonal issues that may contribute to the inadvertent marginalization of medical students with social science and humanities (SSH) backgrounds. METHOD: Using the hidden curriculum as an analytic construct, the lead author interviewed 14 medical students with SSH backgrounds at the University of Toronto Faculty of Medicine from February to October 2015. The authors analyzed the interview transcripts for common themes around positive and negative cultural, structural, and interpersonal dimensions of the socialization process. RESULTS: Participants reported barriers to applying to medical school: needing to complete prerequisite courses and to do well on an exam geared toward those with a strong science background (the Medical College Admission Test) and lacking an application cohort. Some participants felt they were not ideal candidates for medical school. Participants appreciated how their SSH backgrounds and associated skill sets shaped both their perspectives on patient care and their developing professional identities. However, they perceived that others largely deemed their previous training as irrelevant, and they felt marginalized in medical school by peers, instructors, and the curriculum. These experiences led both to self-censorship, which enabled them to seem to conform to normative behaviors, and to the pursuit of reaffirming elective experiences. CONCLUSIONS: The existing hidden curriculum inadvertently marginalizes SSH medical students; their experiences likely reflect the socialization experiences of other students from underrepresented backgrounds. Curricular and institutional reforms are imperative to shift the hidden curriculum toward one of epistemological inclusion that better supports students from nontraditional backgrounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».