Preclinical dental students and their learning environment: A wellbeing perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Preclinical dental education can challenge students' wellbeing. These challenges are multifaceted and are experienced differently across student populations. However, an in-depth understanding of these challenges and the changes in the students' response to them remains limited. Therefore, this study aims to explore the wellbeing experiences of preclinical dental students and the strategies they developed to maintain their wellbeing over two time points: the academic years 2021/2022 and 2012/2013. METHODS: A case study was conducted using qualitative data from semi-structured interviews with preclinical dental students in 2021/2022. Data were thematically analyzed, and data from the Dental Student Study Habits Survey in 2012/2013 were later used for triangulation. RESULTS: Fifteen students participated in the interviews. Twenty-four students participated in the 2012/2013 survey in the beginning of the academic year. Three themes emerged-uncertain transitions, challenging interactions, and multifaceted impact and balancing strategies-along with various subthemes. Students in 2012/3013 reported high levels of stress, anxiety, overwhelm, and fatigue during dental school in comparison with other time points, and most students in both periods reported developing physical, phycological, and social strategies to maintain their wellbeing. The lack of time was found to be a barrier for practicing stress management strategies across the two time points. CONCLUSION: Students experience several challenges in preclinical dental education that negatively impacts their wellbeing and seem to persist over the past decade. It is important that dental education programs consider inclusive and nurturing teaching approaches in the learning environment to support students' wellbeing and performance.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».