Six ways to get a grip on a mentorship program for residents and faculty
Notice bibliographique
Résumé
Mentorship is recognized as beneficial to the personal and professional development of physicians. It has been shown to positively influence career success and research productivity for the mentee, while being associated with increased job satisfaction and lower risk of burnout for the mentor. At an institutional level, when aligned with strategic priorities, mentorship can facilitate gender and racial equality, and improve faculty retention. Consequently, there are calls to prioritize and formalize mentorship, yet the optimal way to achieve this remains elusive. How exactly do we create a mentorship program that is viewed as effective from the perspective of the mentor, mentee, and the institution? In this article we approach mentorship as a complex system, and through this lens we aim to provide medical educators and leaders with guidance on how to create and evaluate a program that provides mentees with distributed and precision mentoring, while also aligning with institutional priorities.
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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 | 0,085 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».