What Role Should Resistance Play in Training Health Professionals?
Notice bibliographique
Résumé
The role that resistance plays in medicine and medical education is ill-defined. Although physicians and students have been involved in protests related to the COVID-19 pandemic, structural racism, police brutality, and gender inequity, resistance has not been prominent in medical education's discourses, and medical education has not supported students' role and responsibility in developing professional approaches to resistance. While learners should not pick and choose what aspects of medical education they engage with, neither should their moral agency and integrity be compromised. To that end, the authors argue for professional resistance to become a part of medical education. This article sets out a rationale for a more explicit and critical recognition of the role of resistance in medical education by exploring its conceptual basis, its place both in training and practice, and the ways in which medical education might more actively embrace and situate resistance as a core aspect of professional practice. The authors suggest different strategies that medical educators can employ to embrace resistance in medical education and propose a set of principles for resistance in medicine and medical education. Embracing resistance as part of medical education requires a shift in attention away from training physicians solely to replicate and sustain existing systems and practices and toward developing their ability and responsibility to resist situations, structures, and acts that are oppressive, harmful, or unjust.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».