Transformational learning and professional identity formation in postgraduate competency‐based medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Residency programmes are in transition to a framework for competency-based medical education (CBME). The intersection of CBME with transformational learning (TL) experiences and professional identity formation (PIF) - particularly within senior learners in transitional states - is unknown but important to understand in order to develop and implement strategies to support trainees' professional development. METHODS: Through inductive qualitative methods, we conducted semi-structured interviews (n = 22) of current trainees and recent graduates from adult cardiology residency training programmes within Canada to explore the impact of TL experiences on residents' professional growth and identity formation. Interviews were analysed using thematic analysis informed by TL theory. RESULTS: CBME did not appear to influence trainees' experiences of disorienting dilemmas and TL. Important clinical encounters and interpersonal relationships - in particular, those between mentor and mentee - shaped trainees' professional development as cardiologists ('enabling factors' for TL and PIF). 'Imposter phenomenon' was widely prevalent in our sample study population even among graduates who had already completed their training. Requisite elements for transformation (disorienting dilemmas, critical reflection, discourse and action) also contributed to PIF. DISCUSSION: TL experiences influenced PIF in senior learners but infrequently intersected with CBME; these experiences were more commonly prompted by disorienting dilemmas relating to clinical outcomes or interpersonal interactions independent of CBME-specific architecture.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».