Prioritizing Clinical Teaching Excellence: A Hidden Curriculum Problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: There have been many initiatives to improve the conditions of clinical teachers to enable them to achieve clinical teaching excellence in Academic Medical Centres (AMC). However, the success of such efforts has been limited due to unsupportive institutional cultures and the low value assigned to clinical teaching in comparison to clinical service and research. This forum article characterizes the low value and support for clinical teaching excellence as an expression of a hidden curriculum that is central to the cultural and structural etiology of the inequities clinical teachers experience in their pursuit of clinical teaching excellence. These elements include inequity in relation to time for participation in faculty development and recognition for clinical teaching excellence that exist within AMCs. To further compound these issues, AMCs often engage in the deployment of poor criteria and communication strategies concerning local standards of teaching excellence. Such inequities and poor governance can threaten the clinical teaching workforce's engagement, satisfaction and retention, and ultimately, can create negative downstream effects on the quality of patient care. While there are no clear normative solutions, we suggest that the examination of local policy documents, generation of stakeholder buy-in, and a culturally sensitive, localized needs assessment and integrated knowledge translation approach can develop a deeper understanding of the localized nature of this problem. The findings from local interrogations of structural, cultural and process problems can help to inform more tailored efforts to reform and improve the epistemic value of clinical teaching excellence. In conclusion, we outline a local needs assessment plan and research study that may serve as a conceptually generalizable foundation that could be applied to multiple institutional contexts.
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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 | 0,063 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».