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Enregistrement W4409184320 · doi:10.1186/s41077-025-00346-2

Did we create brave spaces? A realist evaluation report on simulation-based faculty development workshop in equity, diversity, inclusivity, and Indigenous reconciliation

2025· article· en· W4409184320 sur OpenAlex
X. Catherine Tong, Sonaina Chopra, Hannah Jordan, Matthew Sibbald, Aaron Geekie‐Sousa, Sandra Monteiro

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Simulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésFacilitatorThematic analysisFocus groupContext (archaeology)Medical educationIndigenousPsychologyQualitative researchMedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Creating Brave Spaces (CBS) workshops are designed by an interprofessional team of health professions educators to empower faculty members to disrupt microaggressions in the clinical teaching environment using simulation-based education design, where actors were trained to portray sources of microaggressions. METHODS: The CBS team delivered eleven workshops addressing five categories of biases in various contexts during 2020-2024 engaging hundreds of participants. The team recruited participants to conduct semi-structured interviews. Records from team meetings and facilitator focus groups were collected and reviewed. The dataset was subjected to thematic analysis focusing on the participants' experience in the workshop. Themes were presented in Context-Mechanism-Outcome statements informed by the realist evaluation framework. Subsequently, the results were verified with participants. RESULTS: Nine participants volunteered to be interviewed 2 to 12 weeks after attending the workshop. The interview scripts, totaling about 60,000 words, provided a rich picture of faculty members' backgrounds and experiences. Thematic analysis yielded the following results. Simulation-based education design empowered faculty members to overcome barriers and progress in their skills. During the immersive experience, participants benefited from a rare opportunity to practice aligning their values with their actions. Those who experienced microaggressions as victims or passive bystanders in their past experienced heightened emotions. Faculty members agreed that disrupting microaggressions is an important part of their work. They navigated the tension between "calling in" the source of the microaggression, being mindful of power dynamics in the simulated cases, and "calling out" the harm of microaggressions by holding the source accountable. Some recounted successes in managing subsequent incidences of microaggressions in their clinical teaching environment. The results were validated by a member-checking process, and further supported by recorded conversations during team meetings and facilitator focus groups. CONCLUSIONS: Health sciences institutions' stated strategic goals in inclusive excellence, although widely accepted by faculty members, are challenging to operationalize in the moment of a microaggression. Participants practiced this skill using simulation-based education design and reported significant and positive impacts.

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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,355 · 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