‘First in family’ experiences in a Canadian medical school: A critically reflexive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students from affluent and highly educated backgrounds remain overrepresented in Canadian medical schools despite widespread efforts to improve diversity. Little is known of the medical school experiences of students who are first in their family (FiF) to attend university. Drawing on Bourdieu and a critically reflexive lens, this study explored the experiences of FiF students in a Canadian medical school to better understand the ways in which the medical school environment can be exclusive and inequitable to underrepresented students. METHODS: We interviewed 17 medical students who self-identified as being FiF to attend university. Utilising theoretical sampling, we also interviewed five students who identified as being from medical families to test our emerging theoretical framework. Participants were asked to discuss what 'first in family' meant to them, their journey into medical school and their experiences at medical school. Bourdieu's theories and concepts were used as sensitising concepts to explore the data. RESULTS: FiF students discussed the implicit messages they received about who belongs in medical school, challenges in shifting from their pre-medical lives to a medical identity and competing with peers for residency programmes. They reflected on the advantages they perceived they had over their fellow students due to their less 'typical' social backgrounds. CONCLUSION: While medical schools continue to make strides when it comes to increasing diversity, inclusivity and equity require increased attention. Our findings highlight the ongoing need for structural and cultural change at admissions and beyond-change that recognises the much-needed presence and perspectives that underrepresented medical students, including those who are FiF, bring to medical education and healthcare. Engaging in critical reflexivity represents a key way that medical schools can continue to address issues of equity, diversity and inclusion.
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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 | 0,002 | 0,146 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 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 tête enseignante, 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 ».