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Enregistrement W3041534645 · doi:10.1136/jim-2020-001391

Peer Mentoring for Professional and Personal Growth in Academic Medicine

2020· article· en· W3041534645 sur OpenAlexaff
Melanie Cree‐Green, Anne‐Marie Carreau, Shanlee Davis, Brigitte I. Frohnert, Jill L. Kaar, S. Nina, Natalie Nokoff, Jane E.B. Reusch, Stacey L. Simon, Kristen J. Nadeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMentorshipPeer mentoringMedical educationPeer groupCitizen journalismPsychologyProfessional developmentSocial mediaPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer scienceSocial psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentorship is a critical component of career development, particularly in academic medicine. Peer mentorship, which does not adhere to traditional hierarchies, is perhaps more accessible for underrepresented groups, including women and minorities. In this article, we review various models of peer mentorship, highlighting their respective advantages and disadvantages. Structured peer mentorship groups exist in different settings, such as those created under the auspices of formal career development programs, part of training grant programs, or through professional societies. Social media has further enabled the establishment of informal peer mentorship through participatory online groups, blogs, and forums that provide platforms for peer-to-peer advice and support. Such groups can evolve rapidly to address changing conditions, as demonstrated by physician listserv and Facebook groups related to the COVID-19 pandemic. Peer mentorship can also be found among colleagues brought together through a common location, interest, or goal, and typically these relationships are informal and fluid. Finally, we highlight here our experience with intentional formation of a small peer mentoring group that provides structure and a safe space for professional and social-emotional growth and support. In order to maximize impact and functionality, this model of peer mentorship requires commitment among peers and a more formalized process than many other peer mentoring models, accounting for group dynamics and the unique needs of members. When done successfully, the depth of these mentoring relationships can produce myriad benefits for individuals with careers in academic medicine including, but not limited to, those from underrepresented backgrounds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations79
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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