Navigating Challenging Conversations: The Interplay Between Inquiry and Knowledge Drives Preparation for Future Learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: they use the workplace context to build their capabilities. Because physicians rarely pursue formal professional development activities to improve communication skills, examining physician-patient communication offers a powerful opportunity to illuminate important aspects of preparation for future learning in the workplace. Methods: This qualitative observational study involved over 100 hours of observation of eight pediatric rehabilitation physicians as they interacted with patients and families at an academic teaching hospital in 2018-2020. Detailed field notes of observations, post-observation interviews, and exit interviews were the data sources. Data collection and analysis using a constructivist grounded theory approach occurred iteratively, and themes were identified through constant comparative analysis. Results: Through their daily work, experienced physicians employ 'habits of inquiry' by constantly seeking a better understanding of how to navigate challenging conversations in practice through monitoring and attuning to situational and contextual cues, taking risks and navigating uncertainty while exploring new and varied ways of practicing, and seeking why their strategies are successful or not. Discussion: Engaging in communication challenges drives physician learning through an interplay between habits of inquiry and knowledge: inquiry into how to improve their communication supported by existing conceptual knowledge to generate new strategies. These 'habits of inquiry' prompt continual reinvestment in problem solving to refine existing knowledge and to build new skills for navigating communication challenges in practice.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».