What do participants value in a diversity mentorship program? Perspectives from a Canadian medical school
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As medical schools become increasingly diverse, there is a growing demand for schools to support their equity-seeking students. At the University of Toronto, the diversity mentorship program (DMP) is a new program created to support equity-seeking and diverse medical students in first- and second-year through didactic lectures, networking opportunities and mentorship from senior clinicians. This article aims to share participant perspectives on how diversity-focused mentorship benefits them, perceived barriers and insights for other institutions developing a similar program. Design/methodology/approach Using a mixed methods design, students and mentors completed semi-structured surveys to assess broad perceptions of their mentorship experiences. Focus groups were conducted with both groups to gain deeper understandings of participants' experiences. The authors performed thematic analysis to identify qualities of successful experiences and barriers to participation. Findings Most mentors and mentees found the DMP helpful and identified five themes contributing to a positive mentorship experience: (1) accessibility, (2) program diversity focus with clear expectations, (3) career guidance, (4) exposure to different perspectives and (5) community and shared identity. Uncertainty on how to help less assertive mentees, mentorship pair discordance where mentees paired by race did not share racial identities and logistical challenges was identified as barriers to maintaining mentoring relationships. Originality/value To the authors’ knowledge, this is the first qualitative study exploring the feelings and impressions of participants in a mentorship program at a medical school addressing the needs of equity-seeking groups. By understanding the characteristics and value of diversity-focused mentorship, this will inform the creation of similar supportive programs across various professional fields at other schools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».