Rewards and recognition for Canadian distributed medical education preceptors: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background : Recognition of Distributed Medical Education (DME) preceptors by medical schools ensures that important community-based training opportunities remain available to learners. Yet the literature seldom explores what rewards are meaningful to this population of teachers. The goal of our national project was to provide guidance to medical schools about the financial remuneration and non-financial rewards that are most valued by DME preceptors. Methods : In this qualitative study, we invited DME faculty members from all Canadian medical schools to participate in semi-structured interviews. Participants with a range of medical specialties, stages of career, and geographic locations were interviewed via Zoom videoconferencing. The sessions in English and French were audio-recorded and transcribed. We used line-by-line inductive coding and thematic analysis to examine participant talk about meaningful preceptor recognition. Results : Fourteen participants from multiple provinces were interviewed. Results indicated that the DME faculty are a diverse group of people with diverse needs. Most of the interviewees appreciated the rewards and recognition provided by their medical schools but felt that there are areas for improvement. Recognition is not necessarily monetary and should be tailored to the needs and the values of the recipient. Other themes included: benefits and challenges of being a preceptor, current institutional structures and supports, and the impact of the pandemic on preceptors. Conclusions : The interviews highlighted the importance placed by preceptors on personal rewards and a wide variety of forms of recognition. Based on the findings, we suggest specific steps that medical schools can take to support, engage, and recognize DME faculty.
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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 | 0,022 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».