A Historical Discourse Analysis of Pharmacist Identity in Pharmacy Education
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To determine the discourses on professional identity in pharmacy education over the last century in North America and which one(s) currently dominate. Methods. A Foucauldian critical discourse analysis using archival resources from the American Journal of Pharmaceutical Education ( AJPE ) and commissioned education reports was used to expose the identity discourses in pharmacy education. Results. This study identified five prominent identity discourses in the pharmacy education literature: apothecary, dispenser, merchandiser, expert advisor, and health care provider. Each discourse constructs the pharmacist's professional identity in different ways and makes possible certain language, subjects, and objects. The health care provider discourse currently dominates the literature. However, an unexpected finding of this study was that the discourses identified did not shift clearly over time, but rather piled up, resulting in students being exposed to incompatible identities. Conclusion. This study illustrates that pharmacist identity constructs are not simple, self-evident, or progressive. In exposing students to incompatible identity discourses, pharmacy education may be unintentionally impacting the formation of a strong, unified healthcare provider identity, which may impact widespread practice change.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».