Closing the Loop: Exploring Student-Mentors’ Dual Roles in a Longitudinal Group Mentorship Course
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Peer mentorship has emerged as an important strategy for supporting medical students, demonstrating multiple benefits for mentees and mentors. However, to our knowledge, no studies have focused on medical students' simultaneous experiences as students (receiving mentorship) and near-peer mentors (providing mentorship). This study explored students' experiences as students and mentors in a longitudinal, group mentorship course. Method: The authors used interpretive description to explore how senior medical students acting as near-peer mentors understood their dual roles. In-depth semi-structured interviews were conducted between April and October 2023. Additionally, students were asked to record audio diaries. Using an iterative, reflexive approach, the authors conducted a constant comparative data analysis. Results: 20 students completed 2 interviews and audio diaries. Four themes were identified: Participants understood their dual roles to be complementary, highlighting a continuity between being students and near-peer mentors, which they called "closing the loop." Many participants cited their experiences in the course as the reason they decided to become student mentors, expressing their desire to "pay it forward." Mentorship roles reminded them of their experiences as new medical students, and "gazing backwards" helped boost their confidence and renew their empathy. Several participants drew attention to how their mentorship role helped them "imagine the future," reaffirming their desire to continue mentoring or teaching. Discussion: Being in two roles was perceived as a positive experience. Dual roles helped boost students' confidence and empathy while fostering meaningful reflection on career trajectories, findings that could help inform or enhance peer mentorship 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 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 | 0,023 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».