How early clinical experiences in rural communities influence student learning about rural generalism considered through the lens of educational theory
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rural communities have poorer health compared to urban populations due partly to having lesser healthcare access. Rural placements during medical education can equip students with the knowledge and skills to work in rural communities, and, it is hoped, increase the supply of rural physicians. It is unclear how students gain knowledge of rural generalism during placements, and how this can be understood in terms of place-based and/or sociocultural educational theories. To gain insight into these questions we considered the experiences of pre-clerkship medical students who completed two mandatory four-week rural placements during their second year of medical school. Methods: Data was collected using semi-structured interviews or focus groups, followed by thematic analysis of the interview transcripts. Results: Rural placements allowed students to learn about rural generalism such as breadth of practice, and boundary issues. This occurred mainly by students interacting with rural physician faculty, with the effectiveness of precepting being key to students acquiring knowledge and skills and reporting a positive regard for the placement experience. Discussion: Our data show the central role of generalist physician preceptors in how and what students learn while participating in rural placements. Sociocultural learning theory best explains student learning, while place-based education theory helps inform the curriculum. Effective training and preparation of preceptors is likely key to positive student placement experiences.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».