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Enregistrement W4409087251 · doi:10.1080/10401334.2025.2486383

“I knew I was not going to get fired … I know what the line is”: How HPE Faculty Support Trainees’ War Against Social Harm and Injustice

2025· article· en· W4409087251 sur OpenAlexaboutno aff
Tasha R. Wyatt, Candace J. Chow, Quang‐Tuyen Nguyen, Emily Scarlett, Ting‐Lan Ma

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Educational Research Association
Mots-clésHarmInjusticeResistance (ecology)Medical educationPsychologyPublic relationsSociologyMedicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Trainees are adept at locating social harm and injustice in medical education. One of the ways in which they work for change is through ongoing acts of professional resistance. However, knowing how, when, and where to resist requires some institutional knowledge. Previous research shows that trainees garner clandestine support from faculty members who share similar values and interests. These faculty work in the shadows, assisting trainees to meet their goals of destabilizing harmful systems and structures in medical education, yet little is known about the role these faculty play. This study was designed to explore the kinds of support faculty provide, the role they play in supporting resistance efforts, and how faculty ensure their own safety. Methods: We used methodological bricolage to guide both data collection and analysis. We recruited 24 faculty from a variety of health professions and interviewed them on when they would/would not support trainees in their resistance efforts. Participants came from 12 different medical education institutions across four geographic regions of the U.S., along with one Canadian medical school. As the data came in, it was transcribed and analyzed using open coding, at which point we noticed that participants framed their roles using constructs found in the literature. Rather than continuing to open code, we refined our analysis using a deductive coding approach in which we drew on the concepts of supporters and auxiliary staff, cultural brokers, and tempered radicals. Through constant comparison, we identified patterns across participants in the roles they played and the kind of support they offered. Results: As trainees fight a metaphorical war against social harm and injustice in medical education, faculty play several key roles in supporting trainees. They protect the integrity of the institution and ensure trainees’ efforts are not disruptive to the institution’s function. They contextualize trainees’ efforts within institutional goals. They also mediate relationships between students and institutional leadership. While helping to keep themselves, trainees, and institution safe, they reinforce the importance of being a life-long resistor against social harm and injustice to continue this work. Discussion: Efforts at changing health professions education is not new; each generation gives rise to trainees who cannot bear to experience or witness the harm and injustice present in the profession’s educational and training programs and must work to change it. However, what appears to be new is that faculty are deeply engaged in this process of transformation, working alongside trainees. Given their role in the institution, they serve as the strategist in fighting this war, providing big picture opportunities and risk assessments for trainees to consider. Whereas trainees serve as the tacticians doing the work on the ground, faculty provide critical support toward the transformation of medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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