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Enregistrement W3036666907 · doi:10.1111/medu.14271

Seeing but not believing: Insights into the intractability of failure to fail

2020· article· en· W3036666907 sur OpenAlexafffund
Andrea Gingerich, Stefanie S. Sebok‐Syer, Roseann Larstone, Christopher Watling, Lorelei Lingard

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Council of Canada
Mots-clésDocumentationCompetence (human resources)PsychologyContext (archaeology)HumilityGrounded theoryCausationQualitative researchMedical educationSocial psychologyMedicineEpistemologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Inadequate documentation of observed trainee incompetence persists despite research-informed solutions targeting this failure to fail phenomenon. Documentation could be impeded if assessment language is misaligned with how supervisors conceptualise incompetence. Because frameworks tend to itemise competence as well as being vague about incompetence, assessment design may be improved by better understanding and describing of how supervisors experience being confronted with a potentially incompetent trainee. METHODS: Following constructivist grounded theory methodology, analysis using a constant comparison approach was iterative and informed data collection. We interviewed 22 physicians about their experiences supervising trainees who demonstrate incompetence; we quickly found that they bristled at the term 'incompetence,' so we began to use 'underperformance' in its place. RESULTS: Physicians began with a belief and an expectation: all trainees should be capable of learning and progressing by applying what they learn to subsequent clinical experiences. Underperformance was therefore unexpected and evoked disbelief in supervisors, who sought alternate explanations for the surprising evidence. Supervisors conceptualised underperformance as: an inability to engage with learning due to illness, a life event or learning disorders, so that progression was stalled, or an unwillingness to engage with learning due to lack of interest, insight or humility. CONCLUSION: Physicians conceptualise underperformance as problematic progression due to insufficient engagement with learning that is unresponsive to intensified supervision. Although failure to fail tends to be framed as a reluctance to document underperformance, the prior phase of disbelief prevents confident documentation of performance and delays identification of underperformance. The findings offer further insight and possible new solutions to address under-documentation of underperformance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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