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Enregistrement W4210941451 · doi:10.3138/jvme-2021-0122

A Qualitative Study of How On-Campus Faculty and Off-Campus Preceptors Evaluate Veterinary Students’ Professionalism

2022· article· en· W4210941451 sur OpenAlexvenueno aff
Abolfazl Ghasemi, Carla L. Gartrell, Thomas K. Graves

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYMedical educationThematic analysisPsychologyHealth careQualitative researchVariety (cybernetics)MedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professionalism is defined and described in a variety of ways that differ considerably in details and quantity. While professionalism has become increasingly important, educators' opinions regarding the types of professionalism vary. The objective of this qualitative study was to evaluate faculty and preceptors' perspectives regarding veterinary medical students' professionalism during their clinical rotations. A thematic content analysis was performed to classify 2,014 comments. Five main themes emerged: (a) work ethic and attitude; (b) effective interactions with clients and delivering patient care; (c) effective interactions with health care professionals; (d) punctuality, task completion, and organization; and (e) commitment to improving competency in self and others. The importance of professionalism was stressed by both groups of faculty and preceptors through written comments; however, the magnitude of each theme differed. The results indicate that without understanding professionalism elements, the lack of conceptual clarity and consensus related to expected behaviors and attitudes would make it challenging to assess professionalism appropriately. The themes identified can be used to begin a discussion about expected behavior among faculty, preceptors, and students, therefore prompting a reasonable assessment of professionalism, as well as avoiding unprofessional behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,536
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,103 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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