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Enregistrement W4401365436 · doi:10.3148/cjdpr-2024-008

Exploring Student Perspectives of the Dietetics Profession Using a Professional Socialization Lens

2024· article· en· W4401365436 sur OpenAlexaffvenue
Natalie D. Riediger, Anne Waugh, Barbara Parker, Constance Russell, Andrea E. Bombak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickLakehead UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationLens (geology)Medical educationThrough-the-lens meteringPsychologyPedagogyMedicineSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We aimed to explore student perspectives of the dietetics profession using a professional socialization lens. Methods: We conducted qualitative semi-structured interviews, virtually or by phone, with 25 dietetic undergraduate/graduate students or interns in 2020/21. Transcripts were thematically analyzed. Results: All participants identified as female, averaged 25 years old at the time of the interviews, and were in different stages of their education. Two themes captured their perspectives of the profession: dietitians have technical expertise and professional identities are evolving. Technical expertise was focused on scientific understandings of how individuals consume and utilize food, and how (mostly Western) food should be prepared for safety and maximum nutrition. Participants perceived dietetics as a white, feminized profession with dietitians’ role to aid in weight loss; participants actively sought to resist these stereotypes, notably through social media. Conclusions: While holding technical expertise continues to be embedded as a key component of dietetics identity, student professional socialization is also being shaped by social media, racial justice, and body positivity movements. This socialization process is likely to influence changes to the profession as students enter practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,475
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,089 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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