COVID-19: Falling Apart and Bouncing Back. A Collective Autoethnography Focused on Bioethics Education
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted academic life worldwide for students as well as educators. The purpose of this study is to shed light on the collective adversity experienced by international medical students and bioethics educators caused by the COVID-19 pandemic in relation to both personal and academic life. The authors wrote their subjective memoirs and then analyzed them using a collective autoethnography method in order to find the similarities and differences between their experiences. The results reveal some consistent patterns in experience that are captured in two metaphors: Falling apart and Bouncing back . “Falling apart” involves the breakdown of daily lives during the initial stages of the pandemic, shown through subjective quotes contextualized through the authors’ commentary. The consensus is that returning home and the transition to remote education were the two main reasons for the breakdown. “Bouncing back” encompasses the authors’ recovery after the initial breakdown, achieved by acquiring new information about the virus, discovering how to continue their hobbies at home, such as working out or dancing, and learning to adjust exam expectations. At the educational level, the bioethics course, which guided students through the ethical dilemmas of the pandemic, played an important role in the recovery/bouncing back process. For that reason, we report on how it was to learn about and teach this subject during the pandemic, and how bioethics knowledge was applied for better understanding and coping with some of the moral dilemmas related to the pandemic. The study testifies to the importance of bioethics education during a pandemic and explains how this can contribute to shaping the moral resilience of future medical practitioners.
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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 | 0,021 | 0,097 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».