Exploring Student Perspectives of the Dietetics Profession Using a Professional Socialization Lens
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».