Know When to Rock the Boat: How Faculty Rationalize Students’ Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When faculty evaluate medical students’ professionalism, they make judgments based on the observation of behaviors. However, we lack an understanding of why they feel certain behaviors are appropriate (or not). OBJECTIVE: To explore faculty’s reasoning around potential student behaviors in professionally challenging situations. DESIGN: Guided interviews with faculty who were asked to respond to 5 videotaped scenarios depicting students in professionally challenging situations. SUBJECTS: Purposive sample of 30 attending Internists and surgeons. APPROACH: Transcripts were analyzed using modified grounded theory to search for emerging themes and to attempt to validate a previous framework based on student responses. RESULTS: Faculty’s reasoning around behaviors were similar to students’ and were categorized by three general themes: Imperatives (e.g., take care of patients, behave honestly, know your place), Affect (factors relating to a student’s “gut instincts” or personality), or Implications (for the student, patients, and others). Several new themes emerged, including “know when to fudge the truth”, “do what you’re told”, and “know when to step up to the plate”. These new codes, along with a near ubiquitous reference to Affect, suggests that faculty feel students are responsible for knowing when (and how) to bend the rules. Potential reasons for this are discussed. CONCLUSIONS: Although faculty are aware of the conflicts students face when encountering professional challenges, their reliance on students to “just know” what to do reflects the underlying complexity and ambiguity that surrounds decision making in these situations. To fully understand professional decision-making, we must acknowledge and address these issues from both students’ and faculty’s points of view.
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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 | 0,014 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».