A Goffmanian analysis of impact of unclear professional identity and role negotiation of pharmacists in primary care: A multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professional identity and its development is a focus of research, education, and practice. But, there is a lack of how professional identity impacts changes in pharmacists' roles in practice, which are particularly prevalent in primary care teams. OBJECTIVES: This research uses Goffmanian theory, micro-sociologic interactional theory, to describe the outcomes of role negotiation in integrated primary care teams. METHODS: This is a multiple case study done per Yin, which used interviews and documents to collect data. Interviews used a storytelling format to gather information on the pharmacist's role and negotiation with their team. Four to six interviews were done in each case. Data was analyzed in an iterative manner using the Qualitative approach by Leuven including narrative reports being created for each case. RESULTS: Five cases were recruited but three cases were completed. In each case, the pharmacist was passive in role negotiation and allowed other actors to decide what tasks were of value. Likely this passivity was due to their professional identities: supportive and "not a physician". These identities led to a focus on the pharmacists' need to develop. This multi-case study demonstrated that pharmacists' professional identity led to passivity being valued and expected. Whether pharmacists self-limited, which has been previously seen, needs to be better defined. But unclear archetypes reduced tasks identified as unique to the pharmacist. CONCLUSION: Goffmanian theory highlighted a key success for future pharmacist role negotiation, a clear professional identity by both pharmacists and society, including team members. Until that occurs, there is a risk of underuse in primary care team settings.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».