Genetic counselors with advanced skills: II. A new career trajectory framework
Notice bibliographique
Résumé
Career development frameworks help professionals better understand career decision-making, but the genetic counseling field lacks a comprehensive framework to describe career development. The purpose of this qualitative study was to explore commonalities across participants' career trajectories and identify factors which influence decision-making throughout genetic counseling careers. Using purposive sampling, 17 genetic counselors with advanced skills were interviewed about their career trajectories, factors which influenced career decisions, and the process and outcomes of those decisions. Content analysis was both inductive and deductive, employing triangulation techniques to enhance analytic rigor. Results highlighted common experiences and critical processes of interviewees' career trajectories and contributed to the development of the Genetic Counselor Career Trajectory Framework (GCCTF), which depicts an iterative process of considering change in one's career. Each iteration is prompted by predisposing influences (past experiences, personal attributes, and contextual factors), characterized by self-assessment and flexible planning, and completed when a decision about making a change is reached. Multiple iterations collectively create evolution of a career trajectory. The GCCTF adds to existing theories of career development by emphasizing dynamic processes of considering change and applies established concepts to a specialized healthcare profession. Individual genetic counselors can utilize the GCCTF to expand awareness of factors influencing a specific career decision and gain insight into experiences of change across their careers.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».