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Enregistrement W4413740507 · doi:10.1111/tct.70187

The Calling‐Cost Paradox: When Identity‐Driven Motivation Becomes a Risk in Medical Training

2025· article· en· W4413740507 sur OpenAlexaff
Adam Neufeld

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Teacher · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Identity (music)PsychologySocial psychologyMedical educationMedicinePhilosophyAestheticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physicians are often fueled by more than external rewards or professional mastery; many experience a deeply internalised sense that being a doctor is central to who they are. Self-determination theory (SDT) labels this identity-level drive 'integrated regulation'-a form of autonomous motivation typically viewed as protective and performance-enhancing. This viewpoint introduces the Calling-Cost Paradox: the proposition that the very physicians and trainees who appear most autonomously motivated may be uniquely vulnerable to burnout when learning and practice environments lack clear boundaries, reciprocal support, or psychologically need-nurturing cultures. Drawing on empirical work in motivational profiling, need-sacrifice and work-family conflict, as well as the author's dual perspective as an SDT scholar and practicing family physician, this article traces how integrated motivation can blur boundaries, amplify perfectionistic norms and lead high performers to self-sacrificial overextension. It argues that simply moving learners along the SDT continuum is insufficient. Medical programmes must also implement structural safeguards, such as duty-hour limits, reflective mentoring, team-based scheduling and boundary-setting norms, to 'protect the purposeful.' By naming and unpacking the Calling-Cost Paradox, this paper invites further research and urges educators to recognise that high engagement does not necessarily equate to low risk.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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