The liminal landscape of mentoring—Stories of physicians becoming mentors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores narratives of physicians negotiating liminality while becoming and being mentors for medical students. Liminality is the unstable phase of a learning trajectory in which one leaves behind one understanding but has yet to reach a new insight or position. METHODS: In this study, we analysed semi-structural interviews of 22 physician mentors from group-based mentoring programmes at two Norwegian and one Canadian medical school. In a dialogical narrative analysis, we applied liminality as a sensitising lens, focusing on informants' stories of becoming a mentor. RESULTS: Liminality is an unavoidable aspect of developing as a mentor. Which strategies mentors resort to when facing liminality are influenced by their narrative coherence. Some mentors thrive in liminality, enjoying the possibility of learning and developing as mentors. Others deem mentoring and the medical humanities peripheral to medicine and thus struggle with integrating mentor and physician identities. They may contradict themselves as they shift between their multiple identities, resulting in rejection of the learning potentials that liminality affords. CONCLUSION: Mentors with integrated physician and mentor identities can embrace liminality and develop as mentors. Those mentors with contradicting dialogues between their identities may avoid liminality if it challenges their understanding of who they are and make them experience discomfort, confusion and insufficiency while becoming a mentor. Support of the mentoring role from the clinical culture may help these physicians develop internal dialogues that reconcile their clinician and mentor identities.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».