Enhancing Class Culture: Assessing and Improving the Impact of the "Thriving Together" Workshop for Dalhousie Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Collaboration and collegiality in medical school benefit students' experiences and contribute to improved patient care. Learning environments have the potential to foster competition and discourage collaboration. Thriving Together was created to address class dynamics and culture early in medical training. Objective The objective of the study is to thoroughly evaluate the Thriving Together Workshop. Methods The Thriving Together workshop, led by upper-year students, comprises a presentation on class culture, anonymous polling, and small-group case-based exercises. It concludes with a large-group discussion. Pre- and post-workshop survey results were collected via Opinio software. A basic statistical and thematic analysis was conducted to identify response themes. Results The post-workshop survey response rate was 29 out of 41 attendees (70.7%) in 2022 and 20 out of 55 attendees (36.4%) in 2023. Forty-eight (96.6%) respondents would recommend the workshop to next year's medical cohort, and 44 (89.8%) were interested in a follow-up workshop. Qualitative comments were positive, with feedback focused on attendance, group randomization, and the need for formal resources and post-workshop follow-up. Conclusion The Thriving Together workshop has a positive impact on class culture as evidenced by voluntary attendance and positive survey responses. Strategies to improve attendance will be implemented for upcoming sessions and will focus on refining the workshop to encourage inter-group interactions. In addition, formal resources will be provided to those interested. These adjustments aim to sustain the positive impact of the Thriving Together initiative on medical school culture.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».