Thinking about social power and hierarchy in medical education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Social power has been diversely conceptualised in many academic areas. Operating on both the micro (interactional) and macro (structural) levels, we understand power to shape behaviour and knowledge through both repression and production. Hierarchies are one organising form of power, stratifying individuals or groups based on the possession of valued social resources. DISCUSSION: Medicine is a highly organised social context where work and learning are contingent on interaction and thereby influenced greatly by social power and hierarchy. Despite the relevance of power to education research, there are many unrealized opportunities to use this construct to expand our understanding of how physicians work and learn. Hierarchy, when considered in our field, is typically gestured to as an omnipresent feature of the clinical environment that harms low-status individuals by repressing their ability to communicate openly and exercise their agency. This may be true in many circumstances, but this conceptualization of hierarchy neglects consideration of other aspects of hierarchy that may be generative for understanding the experiences of medical learners. For example, medical learners may experience the superimposition of multiple hierarchies, some of which are fluid and some of which are calcified, some of which are productive and helpful and some of which are oppressive and harmful. Power may work 'up' and 'across' hierarchical ranks, rather than just from higher status to lower status individuals. CONCLUSION: The conceptualizations of how social power shapes human behaviour are diverse. Often paired with hierarchy, or social arrangement, these social scientific ideas have much to offer our collective study of the ways that health professionals learn and practice. Accordingly, we posit that a consideration of the ways social power works through hierarchies to nurture or harm the growth of learners should be granted explicit consideration in the framing and conduct of medical education research.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».