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Enregistrement W4411452834 · doi:10.3390/ime4020022

From Uncertainty to Confidence: Peer-Led Research and the Formation of Medical Academic Identity

2025· article· en· W4411452834 sur OpenAlexaff
Andrea Cuschieri, Sarah Cuschieri

Notice bibliographique

RevueInternational Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipPsychologyMedical educationCompetence (human resources)Self-efficacyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,368
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,368
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,451 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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