Does one size fit all? A survey of preceptor perceptions and experiences with remote rotations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the pandemic, experiential rotations transitioned from in-person to remote rotations. Methods: The authors surveyed preceptors about their experiences and perceptions of remote rotations. Preceptors completed an online questionnaire divided into six domains: 1) General demographics; 2) Preceptor/student relationship; 3) Preceptor support and continuing professional development opportunities; 4) Technology; 5) Preceptor perceptions; and 6) Motivators and challenges. Responses were coded and analysed for emerging themes. Results: A total of 47 out of 157 preceptors (30%) responded to the questionnaire, and most preceptors were willing to precept remotely again (85%). Student responsiveness (87%) and enjoyment of teaching (83%) were the greatest motivators. Major themes reflected the preceptor’s struggles in building rapport and facilitating in-the-moment learning opportunities. Preceptors identified guidance and on-going support as key factors to ensure preceptor and student readiness and to manage expectations. The formula for a successful rotation included careful consideration of appropriate pedagogy, technology, and a dose of motivation. Conclusion: Preceptors reflected a positive experience in leading remote rotations. Traditional precepting approaches employed during in-person rotations need to be adapted and individualised for the context of remote rotations, highlighting that there is no ‘one-size-fits-all’ approach. Transitioning to a remote environment generates new opportunities and drives innovation.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle