How Preceptors Support Pharmacy Learner Professional Identity Formation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pharmacy preceptors play a role in helping learners form professional identities during experiential education. However, it is not clear what specific roles and precepting strategies best foster professional identity formation (PIF). The objective of this study was to explore how preceptors support pharmacy learner PIF. METHODS: This qualitative study used an interpretative descriptive approach. Preceptors from 5 experiential education programs were recruited using purposive sampling for individual semistructured interviews. Interviews were recorded, transcribed, coded, and analyzed by thematic analysis. Team members used a reflective and iterative approach for data analysis and generation of themes. RESULTS: A total of 22 participants were interviewed from various pharmacy practice settings and precept a range of learners, including introductory pharmacy practice experiences, advanced pharmacy practice experiences, and residents. Four main themes were identified to support pharmacy leaner PIF: making learners part of the practice and team, preparing learners to assume the role of a pharmacist, helping learners navigate emotions during practice experiences, and supporting learners in finding the right fit within the profession. Specific precepting strategies associated with each theme were identified. CONCLUSION: Preceptors play an important role in supporting learners in thinking and acting as professionals while also helping navigate emotional experiences that may impact PIF and having conversations to help define learner's future aspirations of the pharmacist they want to become. Strategies identified can inform curricular approaches and preceptor development that intentionally supports PIF.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».