The shift from disbelieving underperformance to recognising failure: A tipping point model
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Coming face to face with a trainee who needs to be failed is a stern test for many supervisors. In response, supervisors have been encouraged to report evidence of failure through numerous assessment redesigns. And yet, there are lingering signs that some remain reluctant to engage in assessment processes that could alter a trainee's progression in the programme. Failure is highly consequential for all involved and, although rare, requires explicit study. Recent work identified a phase of disbelief that preceded identification of underperformance. What remains unknown is how supervisors come to recognise that a trainee needs to be failed. METHODS: Following constructivist grounded theory methodology, 42 physicians and surgeons in British Columbia, Canada shared their experiences supervising trainees who profoundly underperformed, required extensive remediation or were dismissed from the programme. We identified recurring themes using an iterative, constant comparative process. RESULTS: The shift from disbelieving underperformance to recognising failure involves three patterns: accumulation of significant incidents, discovery of an egregious error after negligible deficits or illumination of an overlooked deficit when pointed out by someone else. Recognising failure was accompanied by anger, certainty and a sense of duty to prevent harm. CONCLUSION: Coming to the point of recognising that a trainee needs to fail is akin to the psychological process of a tipping point where people first realise that noise is signal and cross a threshold where the pattern is no longer an anomaly. The co-occurrence of anger raises the possibility for emotions to be a driver of, and not only a barrier to, recognising failure. This warrants caution because tipping points, and anger, can impede detection of improvement. Our findings point towards possibilities for supporting earlier identification of underperformance and overcoming reluctance to report failure along with countermeasures to compensate for difficulties in detecting improvement once failure has been verified.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».