In-the-Moment Feedback and Coaching: Improving R2C2 for a New Context
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The R2C2, a 4-phase feedback and coaching model, builds relationships, explores reactions, determines content and coaches for change, and facilitates formal feedback conversations between clinical supervisors/preceptors and residents. Formal discussions about performance are typically based on collated information from daily encounter sheets, objective structured clinical examinations, multisource feedback, and other data. This model has not been studied in settings where brief feedback and coaching conversations occur immediately after a specific clinical experience. OBJECTIVE: We explored how supervisors adapt the R2C2 model for in-the-moment feedback and coaching and developed a guide for its use in this context. METHODS: Eleven purposefully selected supervisors were interviewed in 2018 to explore where they used the R2C2 model, how they adapted it for in-the-moment conversations, and phrases used corresponding to each phase that could guide design of a new R2C2 in-the-moment model. RESULTS: Participants readily adapted the model to varied feedback situations; each of the 4 phases were relevant for conversations. Phase-specific phrases that could enable effective coaching conversations in a limited amount of time were identified. Data facilitated a revision of the original R2C2 model for in-the-moment feedback and coaching conversations and design of an accompanying trifold brochure to enable its effective use. CONCLUSIONS: The R2C2 in-the-moment model offers a systematic approach to feedback and coaching that builds on the original model, yet addresses time constraints and the need for an iterative conversation between the reaction and content phases. The model enables supervisors to coach and co-create an action plan with residents to improve performance.
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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 | 0,009 |
| 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) | 0,000 | 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 découle