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Enregistrement W3102288421 · doi:10.1097/acm.0000000000003842

Learner Handover: Who Is It Really For?

2020· article· en· W3102288421 sur OpenAlexaffabout
Susan Humphrey‐Murto, Lorelei Lingard, Lara Varpio, Christopher Watling, Shiphra Ginsburg, Scott Rauscher, Kori A. LaDonna

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensMedical Council of CanadaWestern UniversityThe Wilson CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandoverCompetence (human resources)PsychologyPerceptionGossipMedical educationComputer sciencePedagogySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Learner handover is the sharing of information about learners between faculty supervisors. Learner handover can support longitudinal assessment in rotation-based systems, but there are concerns that the practice could bias future assessments or stigmatize struggling learners. Because successful implementation relies on an understanding of existing practices and beliefs, the purpose of this study was to explore how faculty perceive and enact learner handover in the workplace. METHOD: Using constructivist grounded theory, 23 semistructured interviews were conducted with faculty from 2 Canadian universities between August and December 2018. Participants were asked to describe their learner handover practices, including learner handover delivered or received about resident and student trainees either within or between clinical rotations. The authors probed to understand why faculty used learner handover and their perceptions of its benefits and risks. RESULTS: Learner handover occurs both formally and informally and serves multiple purposes for learners and faculty. While participants reported that learner handover was motivated by both learner benefit and patient safety, they primarily described motivations focused on their own needs. Learner handover was used to improve faculty efficiency by focusing teaching and feedback and was perceived as a "self-defense mechanism" when faculty were uncertain about a learner's competence and trustworthiness. Informal learner handover also served social or therapeutic purposes when faculty used these conversations to gossip, vent, or manage insecurities about their assessment of learner performance. Because of its multiple, sometimes unsanctioned purposes, participants recommended being reflective about motivations behind learner handover conversations. CONCLUSIONS: Learners are not the only potential beneficiaries of learner handover; faculty use learner handover to lessen insecurities surrounding entrustment and assessment of learners and to openly share their frustrations. The latter created tensions for faculty needing to share stresses but wanting to act professionally. Formal education policies regarding learner handover should consider faculty perspectives.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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