Emotion as reflexive practice: A new discourse for feedback practice and research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Like medicine and health care, feedback is a practice imbued with emotions: saturated with feelings relevant to one's identity and status within a given context. Often this emotional dimension of feedback is cast as an impediment to be ignored or managed. Such a perspective can be detrimental to feedback practices as emotions are fundamentally entwined with learning. In this critical review, we ask: What are the discourses of emotion in the feedback literature and what 'work' do they do? METHODS: We conducted a critical literature review of emotion and feedback in the three top journals of the field: Academic Medicine, Medical Education and Advances in Health Sciences Education. Analysis was informed by a Foucauldian critical discourse approach and involved identifying discourses of emotion and interpreting how they shape feedback practices. FINDINGS: Of 32 papers, four overlapping discourses of emotion were identified. Emotion as physiological casts emotion as internal, biological, ever-present, immutable and often problematic. Emotion as skill positions emotion as internal, mainly cognitive and amenable to regulation. A discourse of emotion as reflexive practice infers a social and interpersonal understanding of emotions, whereas emotion as socio-cultural discourse extends the reflexive practice discourse seeing emotion as circulating within learning environments as a political force. DISCUSSION: Drawing on scholarship within the sociology of emotions, we suggest the merits of studying emotion as inevitable (not pathological), as potentially paralysing and motivating and as situated within (and often reinforcing) a hierarchical social health care landscape. For future feedback research, we suggest shifting towards recognising the discourse-theory-practice connection with emotion in health professional education drawing from reflexive and socio-cultural discourses of emotion.
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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 | 0,007 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».