Clinical Anatomy and Unexpected Careers: Is There Curriculum for That?
Notice bibliographique
Résumé
Reduction in faculty positions in higher education and increased graduate matriculation rates represent a higher education conundrum. Planned happenstance theory (PHT) is a career development model focusing on positive outcomes resulting from unpredictable precareer events. This mixed methods study explores how PHT applies to the career paths of a clinical anatomy (CA) postgraduate cohort. It provides insight into educational practices designed to equip students for labor markets inside and outside academia. Alumni of CA (n = 12; 2014-2018) were interviewed about career-related events transpiring from graduate studies to present, allowing exploration on how PHT contextualizes their shared experiences. Planned happenstance career inventory (PHCI) enumerated planned happenstance skill (PHS) scores. Total PHS was referenced 527 times across 12 interviews. Of the PHS references, curiosity established highest incidence (154 references, 29%), optimism (132 references, 25%), flexibility (101 references, 19%), risk-taking (85 references, 16%), and persistence (55 references, 10%) and 43 distinct happenstance events were documented. In addition, social networking (52 references) arose as an emergent code and was divided into internal networking (28 references, 54%) and external networking (24 references, 46%). Application of the five-point PHCI scale revealed: curiosity (4.4 ± 0.3; mean ± SD), flexibility (3.6 ± 0.7), persistence (4.4 ± 0.3), optimism (4.3 ± 0.4), and risk-taking (4.1 ± 0.5). Curiosity had the strongest association with happenstance event incidence. Social networking was a key substituent of PHT not yet described in the literature. Educational practices incorporating PHT concepts, with emphasis on curiosity, may provide graduates novel metacognitive skills needed to develop novel career paths.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».