In gossip, we trust: Residents’ understanding of gossip as a social resource
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Gossip is pervasive in residency programs and may play a key role in resident development. In this study, conducted from a constructivist vantage point, we aim to explore residents' experience of gossip in the residency workplace. MATERIALS AND METHODS: Constructivist grounded theory was used to iteratively conduct and analyze interviews with 16 resident participants from pediatric, internal medicine, obstetrics-gynecology, and psychiatry programs located in the United States and the Netherlands. Interview questions focused on residents' personal experiences with gossip in training. RESULTS: We found that gossip has multiple emotional impacts on participants, while also helping them navigate the learning environment. Gossip participation itself must be navigated, but how participants do so varies, with each following a different map, or unspoken rules surrounding gossip etiquette, often routed by social connectivity and trust. CONCLUSIONS: We theorize gossip as a social resource in residency training. Gossip influences residents' emotions and, through gossip, residents learn what is expected of them and from others. However, gossip is not uniformly available. Residents likely experience differential emotional support and requisite information gained through gossip. Program leaders should be aware of the influence of gossip and seek to understand social connectivity in their programs.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».