Shifting Professional Identity Among Indonesian Medical Practitioners During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had a significant impact on medical practitioners' professional identities due to its novelty and intensity. Using constructivist grounded theory, we investigated how the COVID-19 pandemic shifted individuals' identities as medical practitioners in Indonesia, where the pandemic caused high death rates among healthcare workers, particularly medical practitioners. By interviewing 24 medical practitioners and analyzing relevant documents and reports, we developed a grounded theory of professional identity shifts. We found two patterns: (1) identity growth, in which the medical practitioners thrive and claimed stronger professional identities, and (2) psychological and moral distress leading to attrition, facilitated adaptation, or professional identity collapse. We also found several primary protective factors including religious beliefs, good leadership, team cohesion, healthy work boundaries, connection to significant others, and public acknowledgment. Without adequate protective factors, medical practitioners experienced difficulties redefining their professional identities. To cope with the situation, they focused on different identities, took some time off, or sought mental health support, resulting in facilitated adaptation. Others resorted to attrition or experienced professional identity collapse. Our findings suggest that medical practitioners' experience of professional identity shifts can be improved by providing medical practitioners with opportunities for knowledge updates, better organizational leadership and work boundaries, strategies to enhance team cohesion, and other improvements to medical systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,087 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».