Greats: Learning Strategies of Master Forensic Psychiatrists
Notice bibliographique
Résumé
For forensic psychiatry to thrive as a profession, practitioners need to be committed to intentional, continuous learning and development throughout their careers. However, carving their way through the challenges of practice and finding room to grow can be daunting. Research can help lessen this burden by examining the careers of experienced and skilled practitioners, identifying the factors that influenced their development, and the strategies they used to direct it. To date, little research of this kind has been conducted in forensic psychiatry. In this study, we used the deliberate practice model of elite performance as a heuristic to interpret the accounts of several experienced and distinguished practitioners, revealing and characterizing the influences and activities they identify as having been most important to their development. Semi-structured telephone interviews were conducted with six participants from across North America who started their forensic careers between 1965 and 1980. Transcripts were analyzed using directed content analysis. Participants cited little in the way of highly structured activities designed specifically to improve performance. They instead described using opportunities to learn from real casework and additional knowledge pursuits, as well as using deliberate career management to structure the conditions of their work-based learning. They also stressed the effect of entering forensic practice during a period of increasing interest, demand and investment, which yielded early opportunities to learn through practice. We discuss limitations in the deliberate practice model’s capacity to capture key learning strategies in forensic psychiatry, connections between work-based learning and the discipline’s general historical trajectory, and the role of career management in professional development strategies.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».