Social Network Analysis in Undergraduate and Postgraduate Medical Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Social network analysis (SNA) is a theoretical framework and analytical approach used to study relationships among individuals and groups. While SNA has been employed by many disciplines to understand social structures and dynamics of interpersonal relationships, little is known about its use in medical education. Mapping and synthesizing the scope of SNA in undergraduate and postgraduate medical education can inform educational practice and research. METHOD: This scoping review was based on searches conducted in Medline, Embase, Scopus, and ERIC in December 2020 and updated in March 2022. After removal of duplicates, the search strategy yielded 5,284 records, of which 153 met initial inclusion criteria. Team members conducted full-text reviews, extracted relevant data, and conducted descriptive and thematic analyses to determine how SNA has been used as a theoretical and analytical approach in undergraduate and postgraduate medical education. RESULTS: Thirty studies, from 11 countries, were retained. Most studies focused on undergraduate medical students, primarily in online environments, and explored students' friendships, information sharing, and advice seeking through SNA. Few studies included residents and attending staff. Findings suggested that SNA can be a helpful tool for monitoring students' interactions in online courses and clinical clerkships. SNA can also be used to examine the impact of social networks on achievement, the influence of social support and informal learning outside the classroom, and the role of homophily in learning. In clinical settings, SNA can help explore team dynamics and knowledge exchange among medical trainees. CONCLUSIONS: While SNA has been underutilized in undergraduate and postgraduate medical education, findings indicate that SNA can help uncover the structure and impact of social networks in the classroom and the clinical setting. SNA can also be used to help design educational experiences, monitor learning, and evaluate pedagogical interventions. Future directions for SNA research in medical education are described.
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 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 | 0,023 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».