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Enregistrement W4297995450 · doi:10.37964/cr24762

Teaching negotiation skills to medical trainees enhances their leadership development

2022· article· en· W4297995450 sur OpenAlexvenueno aff
Praniya Elangainesan, Apurva Dixit, Abi Sriharan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physician Leadership · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationCurriculumWork (physics)Medical educationRelation (database)Knowledge managementHealth carePsychologyPublic relationsComputer scienceEngineering ethicsMedicineSociologyPolitical sciencePedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In health care, negotiation is a crucial skill that physicians apply in many contexts, from delegating clinical duties to navigating work terms. Various strategies and approaches can improve the efficacy of these interactions, and it is increasingly important for medical curricula to be adapted in a way that fosters the development of certain skill sets centred around leadership. Negotiation falls into this category and is crucial in developing both management and clinical capacities. Although the literature identifies the relation between knowledge and skill in negotiating, there has been limited integration into curricular activities. This article provides an overview of negotiation strategies as examined in the literature. It includes the commonly used positional negotiation strategy as well as the more effective principled negotiation strategy developed by the Harvard Negotiation Project. We compare the usefulness of these two strategies using a real-world scenario and summarize the literature exploring the gap in the skill of negotiation among trainees. This can also serve to identify ways in which it can be incorporated as a standard in medical education. Overall, with the push for leadership development, we propose that negotiation should not be a skill that is expected to be gained through work experience, but as a formal part of the medical education curriculum.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2022
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