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Enregistrement W4308409591 · doi:10.36834/cmej.72907

The Companion Curriculum: medical students’ perceptions of the integration of humanities within medical education

2022· article· en· W4308409591 sur OpenAlexaffvenueabout
Charlotte Axelrod, Connor T. A. Brenna, A.S. Gershon, Allan Peterkin, Joyce Nyhof‐Young

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical humanitiesThematic analysisMedical educationHumanitiesThe artsPerceptionNarrativeLibrary sciencePedagogyPsychologyMedicineSociologyQualitative researchSocial scienceArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The contributions of arts and humanities to medical education are known in the medical education community, but medical schools' offerings vary. The Companion Curriculum (CC) is a student-curated set of optional humanities content for medical students at the University of Toronto. This study evaluates integration of the CC to identify key enabling conditions for medical humanities engagement. Methods: A mixed-methods evaluation gauged usage and perceptions of integration of the CC among medical students using an online survey and focus groups. Narrative data underwent thematic analysis, supported by summary statistics of quantitative data. Results: = 67/130; 52%), and, once prompted with a description, 14% had discussed it in their tutorial groups. Of students using the CC, 80% reported learning something new regarding their roles as communicators and health advocates. Themes were the perceived value of the humanities, internal student barriers, institutional neglect of the humanities, and student critiques and recommendations. Conclusion: Despite participants' interest in medical humanities, our CC remains underused. To improve humanities' visibility in the MD curriculum, our results indicate that greater institutional support, including faculty development and early curricular integration, is required. Further study should explore reasons for gaps between interest and participation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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