How do medical educators discern, decode, and act upon trainees appearing to engage in impression management?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trainees are motivated to impress clinical teachers, making impression management common. Such efforts are beneficial, but problematic when 'targets' are misled or learning opportunities missed. Guiding faculty regarding impression management is difficult because little is known about what cues yield perceptions of being managed. METHODS: A qualitative study was performed to explore faculty perspectives on: (1) recognising cues indicative of impression management; (2) interpreting cues; and (3) using them. Fifteen educators from various specialities and cultural regions of Switzerland were interviewed. Transcripts were analysed thematically following grounded theory. They were reviewed by multiple reviewers with constant comparison undertaken. RESULTS: Faculty assumed trainees 'acted' whenever stakes were high. However, decoding impression management was deemed highly complex, mentally taxing, and fraught with uncertainty. Consideration of context was deemed important. Reactions to impression management were dynamic, ranging from benevolence to frustration, depending on perceptions of trainee motivations. DISCUSSION: Findings suggest trainees should be cautious about strategies used to influence preceptors. Impression management is accepted when considered an effort to improve capacity to act as a physician; it elicits negativity when trainees seem to be endearing themselves. Valuable leads are offered that should help educators and trainees remain engaged in effective educational alliances.
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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 | 0,009 | 0,042 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».