Exploring interventions for fostering resilience among medical educators
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Resilience is essential for medical educators to fulfil their responsibilities. While research often focuses on individual well-being programs, less is known about how resilience is shaped by systemic and institutional interventions, particularly across diverse cultural contexts. This study explores interventions perceived by Hong Kong (HK) medical educators as fostering their resilience. METHODS: an online survey. Twenty medical educators from two HK medical schools participated in video-recorded, semi-structured online interviews. Transcripts were anonymized and an abductive reflective thematic analysis was conducted. Researchers iteratively engaged with Bronfenbrenner's Process-Person-Context-Time (PPCT) model to deepen interpretation. RESULTS: Nine interrelated themes were identified across four PPCT domains. Resilience was shaped by personal reflection and self-care (Person); supportive relationships and communication (Process); institutional conditions (Context); and changes across life stages plus external events (Time). Process- and Context-level interventions were perceived as essential for fostering medical educators' resilience. DISCUSSION/CONCLUSION: The findings underscore the importance of designing resilience interventions that address relational, institutional, systemic and cultural dimensions. Key areas include professional recognition, communication, resource allocation, and psychologically safe environments. Understanding culturally- and contextually-specific experiences of resilience may assist in crafting fit-for-purpose resilience interventions for educators in multicultural 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».