Trainee‐environment interactions that stimulate motivation: A rich pictures study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Staying motivated when working and learning in complex workplaces can be challenging. When complex environments exceed trainees' aptitude, this may reduce feelings of competence, which can hamper motivation. Motivation theories explain how intrapersonal and interpersonal aspects influence motivation. Clinical environments include additional aspects that may not fit into these theories. We used a systems approach to explore how the clinical environment influences trainees' motivation and how they are intertwined. METHODS: We employed the rich pictures drawing method as a visual tool to capture the complexities of the clinical environment. A total of 15 trainees drew a rich picture representing a motivating situation in the workplace and were interviewed afterwards. Data collection and analysis were performed iteratively, following a constructivist grounded theory approach, using open, focused and selective coding strategies as well as memo writing. Both drawings and the interviews were used to reach our results. RESULTS: Trainees drew situations pertaining to tasks they enjoyed doing and that mattered for their learning or patient care. Four dimensions of the environment were identified that supported trainees' motivation. First, social interactions, including interpersonal relationships, supported motivation through close collaboration between health care professionals and trainees. Second, organisational features, including processes and procedures, supported motivation when learning opportunities were provided or trainees were able to influence their work schedule. Third, technical possibilities, including tools and artefacts, supported motivation when tools were used to provide trainees with feedback or trainees used specific instruments in their training. Finally, physical space supported motivation when the actual setting improved the atmosphere or trainees were able to modify the environment to help them focus. CONCLUSIONS: Different clinical environment dimensions can support motivation and be modified to create optimal motivating situations. To understand motivational dynamics and support trainees to navigate through postgraduate medical education, we need to take all clinical environment dimensions into account.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».