“I felt like a little kind of jolt of energy in my chest”: embodiment in learning in continuing professional development for general practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Learning in medical education encompasses a broad spectrum of learning theories, and an embodiment perspective has recently begun to emerge in continuing professional development (CPD) for health professionals. However, empirical research into the experience of embodiment in learning in CPD is sparse, particularly in the practice of general medicine. In this study, we aimed to explore general practitioners' (GPs') learning experiences during CPD from an embodiment perspective, studying the appearance of elements of embodiment-the body, actions, emotions, cognition, and interactions with the surroundings and others-to build an explanatory structure of embodiment in learning. We drew on the concepts of embodied affectivity and mutual incorporation to frame our understanding of embodiment. Four Danish and three Canadian GPs were interviewed to gain insight into specific learning experiences; the interviews and the analysis were inspired by micro-phenomenology, augmented with a complex adaptive systems approach. We constructed an explanatory structure of learning with two entrance points (disharmony and mundanity), an eight-component learning phase, and an ending phase with two exit points (harmony and continuing imbalance). All components of the learning phase-community, pride, validation, rehearsal, do-ability, mind-space, ambiance, and preparing for the future-shared features of embodied affectivity and mutual incorporation and interacted in multi-directional and non-linear ways. We discuss integrating the embodiment perspective into existing learning theories and argue that CPD for GPs would benefit from doing so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».