Unravelling epistemic injustice in medical education: The case of the underperforming learner
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Epistemic injustice refers to a wrong done to someone in their capacity as a knower. While philosophers have detailed the pervasiveness of this issue within healthcare, it is only beginning to be discussed by medical educators. The purpose of this article is to expand the field's understanding of this concept and to demonstrate how it can be used to reframe complex problems in medical education. METHODS: After outlining the basic features of epistemic injustice, we clarify its intended (and unintended) meaning and detail what is required for a perceived harm to be named an epistemic injustice. Using an example from our own work on introversion in undergraduate medical education, we illustrate what epistemic injustice might look like from the perspectives of both educators and students and show how the concept can reorient our perspective on academic underperformance. RESULTS: Epistemic injustice results from two things: (1) social power dynamics that give some individuals control over others, and (2) identity prejudice that is associated with discriminatory stereotypes. This can lead to one, or both, forms of epistemic injustice: testimonial and hermeneutical. Our worked example demonstrates how medical educators can be unaware of when and how epistemic injustice is happening, yet the effects on students' well-being and sense of selves can be profound. Thinking about academic underperformance with epistemic injustice in mind can reveal an emphasis within current educational practices on diagnosing learning deficiencies, to the detriment of holistically representing its socially constructed and structural nature. CONCLUSIONS: This article builds upon recent calls to recognise epistemic injustice in medical education by clarifying its terminology and intended use and providing in-depth application and analysis to a particular case: underperformance and the introverted medical student. Equipped with a more sophisticated understanding of the term, medical educators may be able to re-conceptualise long-standing issues including, but also beyond, underperformance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».