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Enregistrement W4412695724 · doi:10.1080/0142159x.2025.2533403

In gossip, we trust: Residents’ understanding of gossip as a social resource

2025· article· en· W4412695724 sur OpenAlexaff
Laura Chiel, Michael D. Fishman, Lorelei Lingard, Erik W. Driessen, Emmaline Brouwer

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGossipResource (disambiguation)PsychologyEtiquetteSocial psychologyMedical educationComputer scienceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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