Peer Mentoring for Professional and Personal Growth in Academic Medicine
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
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.
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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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