From field of dreams to back to the future? Exploring barriers to participating in continuing professional development (CPD) programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2009, Yvonne Steinert et al., at McGill University, published a study exploring barriers to faculty development (FD) participation among urban faculty. Over a decade later, we set out to replicate and expand on that study to learn what has changed in continued professional development (CPD) and what the current barriers are to participation in CPD for specialists and family physicians in rural and urban locations. METHODS: Informed by a collaborative inquiry research framework, we invited faculty across rural and urban Saskatchewan to focus groups and interview sessions. The results were analyzed for themes. RESULTS: Thirty-four faculty members from both rural and urban areas participated in this study. Of these, 50% were female, 74% practiced in urban areas, and 56% had over 20 years of experience. Frequently cited reasons for nonparticipation included time constraints, organizational and logistical challenges, poor resonance with material and presenters, and lack of recognition for teaching provided. Racism contributed to feelings of disconnectedness among physician faculty members. CONCLUSION: Even after more than a decade, our research uncovered consistent reasons for nonparticipation in locally organized CPD events. New findings highlighted feelings of disconnectedness, notably stemming from racism and workplace discrimination. However, with recent societal developments brought about by the COVID-19 pandemic, can we ride these major waves of change to a new future of engagement? The pandemic led to a shift to virtual and hybrid professional development programs, presenting both benefits and challenges. Additionally, the peri-COVID anti-racism movement may positively address previously unidentified reasons for nonattendance. Harnessing these major changes could lead to a new future of engagement for continued professional development.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».