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Enregistrement W4394766886 · doi:10.1097/acm.0000000000005712

Why Mentorship Matters: The 2023 Trainee-Authored Letters to the Editor

2024· letter· en· W4394766886 sur OpenAlexaffabout
Dilpreet K. Kaeley, Laura Blyton

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipMedical educationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Since 2016, Academic Medicine’s calls for Trainee-Authored Letters to the Editor have provided trainees across levels and disciplines with opportunities to share their views on pertinent issues in health professions education. Of the 2,646 submissions received through 2023, 408 letters have been accepted from students who plan to enter health professions, students enrolled in health professions schools, residents, fellows, PhD students, and postdoctoral scholars. Taken together, these letters offer meaningful, and often moving, accounts that convey trainees’ experiences and values. These letters also provide insights regarding the nature of training in the health professions, as it is and as it could be. In 2023, the 8th and most recent call focused on mentorship. Two trainee members of Academic Medicine’s editorial team—one of us (D.K.K., a third-year medical student, University of Toledo College of Medicine and Life Sciences) and Joseph R. Geraghty, MD, PhD (a neurology resident, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine)—developed the call’s prompt asking “why mentorship has mattered in your professional journey.” Learners were encouraged to reflect on the ways a good (or even a disappointing) mentorship experience shaped their self-understanding, identity, or growth as a professional.1 We received 361 submissions from trainees in the United States and Canada, as well as Australia, Brazil, India, Mexico, the Netherlands, Qatar, Singapore, Switzerland, Uganda, the United Kingdom, Vietnam, and more. These submissions were reviewed by a team of 106 reviewers, including health professions trainees who authored previously published letters; Academic Medicine editorial board members, assistant and associate editors, staff editors, and expert reviewers; MedEdPORTAL faculty mentors; and Association of American Medical Colleges staff members. Each submission was evaluated by 4 reviewers, including 1 trainee, resulting in 1,444 reviews conducted. Academic Medicine’s editorial team and journal staff used the reviewer ratings to select letters for publication. The 89 authors of the 66 accepted letters include 3 undergraduate students, 47 medical students from MD- and DO-granting medical schools, 4 MD-PhD students, 24 residents, 10 fellows, and 1 nursing graduate student. In addition, 54 submissions received honorable mention; their authors are recognized on Academic Medicine’s website (https://journals.lww.com/academicmedicine/Pages/2023-Honorable-Mentions.aspx). We hope these 66 letters will inspire Academic Medicine readers to reflect on the importance of their own mentorship experiences and to reaffirm their dedication to mentoring relationships. Dilpreet K. KaeleyAssistant editor for trainee engagement, Academic MedicineLaura BlytonStaff editor, Academic Medicine

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0170,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,285 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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