Medical teachers’ discursive positioning of doctors in relation to patients
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: An important part of a doctor's identity is the social position he or she adopts relative to patients. Dialogic theory predicts that medical school discourses influence the positions students incorporate into their professional identities. As this may affect how students later exercise power in doctor-patient relationships, we set out to examine how medical teachers position doctors in relation to patients. METHODS: Informed by Holland's Figured Worlds theory, which draws important assumptions from Bakhtin, we chose dialogic research methodology to examine how educators' language positions doctors and may influence students' identity formation. We recruited a maximum variation sample of 10 teaching staff and used open prompts in individual semi-structured interviews to elicit discourses of doctors' social position. We used Sullivan's dialogic methodology reflexively to identify informative speech acts (utterances) and to examine how the language used in these constructed doctors' positions. RESULTS: Dominant discourses of Social Superiority, Technical Effectiveness, and Benevolence elevated doctors' positions based on their social status, applied knowledge and trustworthiness, respectively. These positions were defended by predicating medical care on doctors' mastery of treatments and their superior knowledge. A non-dominant discourse of Distributed Power and Responsibility narrowed the positional gap by constructing doctors as empowering patients. CONCLUSIONS: Whereas three conservative discourses upheld doctors' elevated social position, a non-dominant, transformative discourse distributed power. We suggest that doctors will form the best relationships with patients when they are aware of these discourses and know how to navigate them. In pursuit of effective and compassionate patient care, we commend critical pedagogy as a means of articulating non-dominant discourses and increasing students', educators' and doctors' awareness of how they learn the positions of doctors.
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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 | 0,001 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».