From Uncertainty to Confidence: Peer-Led Research and the Formation of Medical Academic Identity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Undergraduate research is vital for developing critical thinking and academic identity in medical students, yet traditional models often fail to overcome institutional and personal barriers. Peer-led approaches may offer more accessible, supportive environments that promote deeper engagement and leadership in research. Methods: This study evaluated medical students’ experiences in a peer-led research initiative from 2022 to 2024. Students were then invited to complete a qualitative questionnaire reflecting on their perceptions towards research, development in research skills, confidence, and academic identity. Results: Code saturation was achieved after 9 responses (N = 15). Participants reported intrinsic interest, peer encouragement, and opportunities to publish as motivating factors. The peer-led model made research feel more approachable, fostering technical growth and academic confidence. Peer mentorship and a gradual learning structure were especially valued. While challenges such as workload and team dynamics emerged, students reported growth in resilience and self-reflection. Conclusions: Peer-led research initiatives can effectively support academic identity formation by integrating motivation, support, and skill development. Despite obstacles, students gained competence and confidence.
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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 | 0,067 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».