MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3182780947 · doi:10.1097/acm.0000000000004225

What Role Should Resistance Play in Training Health Professionals?

2021· article· en· W3182780947 sur OpenAlexaff
Rachel Ellaway, Tasha R. Wyatt

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensSouth Health Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)Agency (philosophy)Medical educationProfessional developmentPublic relationsPsychologySociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic MedicineMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207