Medical student strategies for actively negotiating hierarchy in the clinical environment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical learning takes place in an extremely hierarchical environment. Medical students may struggle to understand how to succeed in such a rule-bound environment that leaves them vulnerable to the influences of social power. This study explores how medical students experience the clinical learning environment from their low-status positions in the social hierarchy. METHODS: Using constructivist grounded theory, we collected 88 hours of observation and 13 interviews with medical students completing clinical clerkships. Data collection focused on students' interactions with their supervisors, colleagues and other staff members as they completed the core rotations of their clinical clerkships. Data analysts used a constant comparative approach to remain alert to the different ways in which medical students experienced and responded to social power used by their supervisors and colleagues. RESULTS: We describe a cyclical theory of how medical students appraised the environment, the needs and preferences of their supervisors and their personal resources in order to select and enact a strategy for interacting. They used these strategies when in the presence of supervisors, but also when supervisors were absent in preparation for the next interaction. The ways in which medical students chose and employed these strategies reflect a significant use of social and cognitive resources. CONCLUSIONS: Power is an important component of the social culture of clinical learning environments; understanding the ways in which medical students experience and react to power can help educators, learners and administrators optimise learning opportunities. Medical education increasingly encourages students to exercise agency in seeking feedback and directing their own learning; this may be particularly challenging for students who cannot interpret social cues well, and those who lack social capital.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».