Feedback with feelings: the human complexity of expressing judgements about performance
Notice bibliographique
Résumé
Feedback is an emotional business; evoking optimism, fear or disappointment, which in turn can lead to engagement, further feedback seeking or avoidance. Emotions therefore are not just background noise but are fundamental to the experience. Through conceptualising emotions as embodied, social and complex, we seek to better understand how feelings work within feedback in clinical education, beyond an individual 'managing' their emotions. In this post-qualitative study, we ask: How does the interplay between feelings and feedback unfold in specialty medical training? To this end, we conducted a focussed ethnography of feedback in intensive care medicine and surgical training in Australian tertiary-care hospitals. Thinking with theory, we traced how trainees' feelings move within and between feedback encounters through observation-based field notes and interview transcripts. We provide thick description of how feedback is saturated with feeling, integrating our findings with discussion. Supervisors expressed their judgements about trainee performance as feelings, through feelings and about feelings. And trainees responded with feelings of their own. Formal feedback particularly intensified feelings, which 'stuck with' trainees, leading to action, including avoidance. Feelings served to strengthen relationships and reinforce social hierarchies both within and beyond the supervisor-trainee dyad. We infer that the judgements made in and around feedback - such as appraisal of source credibility, assessment of performance quality, and deciding future actions - are themselves fundamentally entangled with feelings. A first step to remedy the desire to 'manage' emotions through 'putting them away' is to acknowledge their presence in clinical learning environments.
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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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».