“Will I be able to be myself? Or will I be forced to lie all the time?”: How Trans and Non-Binary Students Balance Professionalism, Authenticity, and Safety in Canadian Medical Programs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Promoting the inclusion of trans and non-binary (TNB) medical trainees is a key step in building an inclusive health workforce well-positioned to provide high-quality healthcare to all patients. Existing data on the experiences of TNB physicians and trainees describe widespread challenges related to prejudice and discrimination, with most trainees concealing their gender identity for fear of discrimination. We aimed to understand how TNB medical students have experienced professionalism and professional identity formation. Methods: This was a secondary analysis of data gathered in a constructivist grounded theory study. The authors conducted semi-structured qualitative interviews in 2017 with seven current or recently graduated TNB Canadian medical students. Results and Discussion: From medical school application to graduation, TNB medical students reported feeling tensions between meeting expectations of professionalism, being their authentic selves, and seeking to avoid conscious and implicit biases. These tensions played out around issues of disclosure, foregrounding identity through impression management, and responding to identity exemplars. The tension between TNB trainees' desire to bring their whole selves to the practice of medicine and feeling pressured to de-emphasize their gender is ironic when considering the increased call for medical trainees from equity-seeking communities. The most commonly used behavioural frameworks of professionalism were inherited from prior generations and restrict students whose experiences and community-based knowledge are most needed. Demands of professionalism that are incompatible with authentic professional identity development place an inordinate burden on trainees whose identities have been excluded from normative concepts of the professional, including TNB trainees.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».