Deepening Understandings of Social Accountability Using the Arts and Storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Background: This project aimed to build an understanding of the lived realities of social accountability. The COVID-19 era offered acontextual lens and time marker. Social accountability is gaining importance as an educational concept. To maximize the value, it is essential to know how the concept is interpreted from multiple stakeholder perspectives. Methods: An arts-integrated methodology called Parallaxic Praxis was used to examine the values, meanings, contexts, and lived experiences of social accountability. Participants made art to express and discuss their conceptions of social accountability, viewing and discussing the subtleties and themes that arose from their own and others’ creations. Individual interviews, focus groups, and postworkshop surveys were utilized to identify themes. Results: Due to the timing of the data collection during the COVID-19 pandemic, interpretations of social accountability centered primarily on the pandemic’s effects on perceptions of daily life as well as core personal beliefs. Most individuals viewed medical schools as a place of opportunity to start learning about social accountability, and the majority of individuals answered “yes” when asked if exploring the idea and action of social accountability through arts-integrated methods was valuable to them. Discussion: If the ultimate goal of medical education is creating physicians who are fit-for-purpose, then social accountability needs to be emphasized and reinforced as an important part of their professional identity. Integrating the arts in data collection is a creative means to conduct this study, as the arts allow for diverse audiences to access active and reflective engagement among participants. As a method of expression, it provided additional unique perspectives on one’s own beliefs regarding social accountability and how it is practiced—and what is expected of a socially accountable health system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».