Not all ‘impostors’ are created equal: A dimensional, person-centered, and theory-based analysis of medical students
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Research on the impostor phenomenon (IP) is rapidly growing in medical education due to its relationship with distress and burnout. How IP is theoretically conceptualized and analyzed has been inconsistent, however, which limits our understanding of results and how to act on them. We hypothesized that a person-centered analysis, in combination with a robust theoretical framework, would provide a more specific 'profile' of medical student IP and help to optimize supports for their well-being. MATERIALS & METHODS: We used exploratory factor analysis to assess the factor structure of the Clance Impostor Phenomenon Scale (CIPS) in medical students, followed by cluster analysis to identify distinct 'impostor' profiles, based on the identified factors. We then used self-determination theory's (SDT) framework of motivation to explore how students in each profile differed in their general causality orientation, autonomous motivation towards going to medical school, and psychological need satisfaction in the medical program - factors that SDT identifies as predictors of engagement, performance, and well-being. RESULTS: Factor analysis yielded three main IP factors - feeling like a fake, attributing success to luck, and discounting achievement - in line with Clance's original definition of IP. The cluster analysis then identified four distinct IP profiles based on individual differences in these factors, each varying in aspects of their self-determination. CONCLUSIONS: This study sheds light on the ways that medical students may experience IP, further reinforcing the notion that not all 'impostors' are created equal. Findings support the three-factor structure of the CIPS among medical students, and that most students will fall into one of four IP profiles. These profiles and their implications are discussed.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».