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Clinical Anatomy and the Unexpected Career: Is there a Curriculum for that?

2019· article· en· W3173349534 sur OpenAlexaff
Ethan Bazos, Stefanie M. Attardi, Jennifer Baytor, Timothy D. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)CurriculumCareer developmentMedical educationFlexibility (engineering)PsychologyOptimismCuriosityPedagogyMedicineManagementSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional models of career progression: graduation, career selection, and retirement, are endangered species. Higher education institutions must adapt beyond the role of knowledge transmission and translation to prepare graduates for career evolution. Planned Happenstance Theory (PHT) is a career development model centered on the positive effects of unpredicted career‐related events occurring throughout an individual's life. Unpredictable career events, termed “Happenstance Events”, can influence career trajectory when recognized and leveraged. PHT consists of 2 competencies: (i) Actively exploring career interests and increasing “Happenstance Event” frequency, and (ii) 5 happenstance sub‐skills allowing individuals to take advantage of these events as they occur. We aimed to investigate how PHT applies to our Clinical Anatomy (M.Sc.) post‐graduate cohort to understand how these events have shaped their view of anatomy and graduate school with respect to their career goals. By doing so, we may be better able to adjust curriculum design processes and there‐by align individuals to a more fortuitous career path. Participants were Clinical Anatomy alumni (n=12) who graduated since 2014. During structured interviews, participants recalled the nature of events transpiring from beginning their graduate studies to their current position. Interviews were qualitatively examined for the presence of skills and happenstance events using phenomenological design. Following these interviews individuals were assessed for the presence of skills using the Planned Happenstance Career Inventory (PHCI). Data revealed mean PHCI skill scores: curiosity (4.4±0.3 on a 5‐point scale), flexibility (3.6±0.7), persistence (4.4±0.3), optimism (4.3±0.4), and risk‐taking (4.1±0.5). Interview coding established curiosity with highest incidence (72 ref, 31%), followed by optimism (40 ref, 20%), and persistence (40 ref, 17%). Flexibility (36 ref, 15%) and Risk‐taking (34 ref, 15%) had the lowest incidence, with a total “Planned Happenstance Skill” reference count of 233 across 8 (of 12) transcribed interviews; suggesting a “Happenstance Event” rate of 3.4 times per student. Our data suggest that Clinical Anatomy graduates exhibit high levels of Planned Happenstance Skills (curiosity, persistence, and optimism) through phenomenological study and by PHCI subscale scores. We suggest program curricula may benefit from incorporating teaching practices and opportunities integrating PHT. By providing students the metacognitive principles underlying PHT, they may be better predisposed to recognising and acting on career opportunities when they occur. If happenstance events are regarded as opportunities, and not as divergent paths from finite career trajectories, graduates will open themselves to a wider range of world views and a broader network of employers, colleagues, and/or personal business opportunities. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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