A needs assessment of surgical residents as teachers.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the needs of surgical residents as teachers of clinical clerks. DESIGN: A needs assessment survey. SETTING: Department of Surgery, University of Toronto. PARTICIPANTS: Clinical clerks and surgical residents and staff surgeons. METHODS: Three stakeholder groups were defined: staff surgeons, surgical residents and clinical clerks. Focus-group sessions using the nominal group technique identified key issues from the perspectives of clerks and residents. Resulting information was used to develop needs assessment surveys, which were administered to 170 clinical clerks and 190 surgical residents. Faculty viewpoints were assessed with semi-structured interviews. Triangulation of these 3 data sources provided a balanced approach to identifying the needs of surgical residents as teachers. RESULTS: Response rates were 64% for clinical clerks and 66% for surgical residents. Five staff surgeons were interviewed. Consensus was noted among the stakeholder groups regarding the importance of staff surgeon role modelling and feedback, resident attitude, time management, knowledge of clerks' formal learning objectives, and appropriate times and locations for teaching. Discrepancies included a significant difference in opinion regarding the residents' capacity to address clerks' individual learning needs and to foster good team relationships. Residents indicated that they did not receive regular feedback regarding their teaching and that staff did not place an emphasis on their teaching role. CONCLUSIONS: This study has, from a multi-source perspective, assessed the needs of surgical residents as teachers. These needs include enhancing residents' education regarding how and what to teach medical students on a surgical rotation, and a need for staff surgeons to increase feedback to residents regarding their teaching.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».