Exploring the intersection of psychiatry, art, and medical education through photographic portraits
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a technique using photographic portraits in medical education to encourage close observation, cultivate empathic curiosity, explore learners' values and beliefs, and to reveal and reflect on fundamental biases. This new and evolving educational method uses the lens of psychotherapy to explore learners' experience of the portrait in a similar way we would discuss a case in psychodynamic supervision. Through close looking and small group engagement, the facilitator creates a space for deeper reflection and collaborative exploration of the therapeutic relationship, with emphasis on countertransference and the role of prior expectations. The exercise strengthens dialectical thinking through perspective-taking, challenging implicit assumptions and fostering cultural humility. Radiologists are taught to look in every corner of the X-ray and to observe each shadow, all while evaluating the entire image. Portraits can be examined in the same way, looking for subtle clues to the personality and history of the subject. Information from other sources confirms, or sometimes profoundly changes, our evaluation. In this example, we use a historical photographic portrait to demonstrate ways of engaging medical learners as they discover common psychotherapeutic approaches. The method has the potential to enhance therapeutic encounters, improve analytical skills and reduce bias.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; 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 ».