Professional identity formation: The key contributors and dental students’ concerns
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore the components of professional identity formation (PIF) and understand dental students' concerns toward their professional identity development so that research-informed recommendations can be made to improve dental professional programs. METHODS: This is a qualitative study. A total of 18 students of the whole graduating class (class size: 46) were interviewed about their progress through a newly designed curriculum specific for the dental students at a large public research university in Canada. The audio files were recorded, transcribed, and corrected by a research assistant. Using QSR International's NVivo (Version 12), the researchers of this study conducted a thematic analysis to generate overarching themes and extract the relevant components of PIF. RESULTS: Five themes emerged from the study as follows: (i) domain-specific self-efficacy, (ii) role modeling and mentoring, (iii) professional socialization with peers, (iv) learning environment (LE), and (v) reflection. We considered these to be the five key contributors to dental students' PIF. CONCLUSIONS: Understanding the main concerns for students and improving the LE are critical in helping students form their professional identity. The findings of this qualitative study identified some important aspects of the dental curricula for educators to consider. These results can be used by future research studies to explore models for professional identity assessment tools that can aid in guiding students' professional identity development.
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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 | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».