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Enregistrement W4387712030 · doi:10.36834/cmej.76244

Exploring how immigrant international medical graduates successfully manage complex sociocultural challenges

2023· article· en· W4387712030 sur OpenAlexaffvenueabout
Azaria Marthyman, Laura Nimmon

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionWorkforceAmbiguityNarrativeImmigrationMedical educationPsychologyPublic relationsSociologyMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While immigrant international medical graduates (I-IMGs) contribute significantly to the physician workforce in North America, researchers have highlighted the myriad of ways sociocultural challenges can negatively impact their success. Conceptual understanding that unpacks the complex processes of how I-IMGs effectively manage sociocultural challenges is relatively sparse. In addressing this critical knowledge gap, this study explored how I-IMGs successfully manage sociocultural differences as postgraduate residents. Methods: We interviewed eleven I-IMGs from diverse backgrounds who are in training or recently trained in a distributed multi-site postgraduate medical training program in Canada. We used the lens of sociocultural learning theory to gain insights into the processes of how I-IMGs describe successful management of sociocultural challenges. Results: The overarching storyline of participants emphasized that their experiences were humbling as they grappled with inner struggles, emotions, and vulnerabilities while embracing the ambiguity of not knowing what was expected of them. The following dominant themes from their narratives encapsulate the salient processes for how I-IMGs conceptualize and successfully manage sociocultural challenges: 1) successfully navigating transitions; 2) resisting or altering elements of prior sociocultural norms while embracing the new; 3) living and being in community and having supportive social networks; 4) risk taking to self-advocate and actively seek help. Conclusion: Understanding the strengths and positive strategies for how I-IMGs interface with complex sociocultural challenges has application for medical training institutions. Our insights suggest the need for practical, effective, and continuous assistance within I-IMG training programs to better support future trainees dealing with sociocultural challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,001

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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