Community Partners’ Experiences Teaching Undergraduate Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
This research explores community partners’ experiences of teaching undergraduate medical students. In collaboration with university faculty, community partners affiliated with a local non-profit organization drew from their own lived experience and expertise to teach students about determinants of health such as food security and low income. While feedback about educational sessions is often sought from students, this research addresses an important gap by seeking to better understand the experiences of community partners teaching health profession students. Semi-structured interviews with community partners took place to explore their perceived role in the educational session, their impressions of the overall session, and their reflections about sharing their personal experiences with medical students. Five community partners completed interviews. Thematic analysis of interview transcripts indicated community partners interpreted their roles in teaching about determinants of health to medical students were valuable in influencing future physician practice and rewarding on a personal level. The power dynamics of individuals with lived experience of food insecurity and/or low income engaging with medical students as “experts” rather than “patients,” and the importance of being viewed by students and health care professionals as multi-faceted and intersectional people, were also important emergent themes. With connections to the literature, broader implications regarding community partner involvement in teaching health professions students are discussed including logistical and ethical considerations (such as provision of honorarium, supports before/during/after the session), diversity of learners, and distribution of power between university faculty and community collaborators. This research concludes that with thoughtful and deliberate planning, supports, and dialogue, community partner involvement in teaching can be a meaningful pedagogical approach to amplify the voices and expertise of community partners and, in doing so, can work towards informing the practice of future health care providers to address the priority health needs identified by these communities.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».