Dental students’ perspective on learning activities regarding professionalism. A meta ethnographic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Present literature on professionalism usually focuses on individual parts of professional identity development and mostly, as these are seen and are evaluated by the dental educators. When looking at professionalism and in particular professional identity formation, It is extremely important to listen to the voice of the students regarding their thoughts, attitudes, beliefs and ideas about how to become ethical, compassionate, and culturally competent oral health professionals. The aim of this meta-ethnographic review was therefore to explore students' perspective on learning activities regarding professionalism. Methods: A review of the literature was conducted following the PRISMA guidelines to identify qualitative studies on professionalism teaching, focusing on dental students, covering from 2010 up to May 2024. Critical appraisal of the articles was conducted by 2 researchers using the Joana Briggs Institute and the McGill Mixed Methods Appraisal Tools. We then applied the meta-ethnographic methodology defining our aim, and proceeding with in depth reading, relating and translating of first and second order point of views before drawing our own salient themes. Results: From the initial 6,995 studies, 11 were included in the analysis. The studies represented 6 different countries, 8 were of high and 3 of moderate quality. A conceptual preliminary matrix was developed based on the first reading and then used to compare quotations from the different studies. The overall themes in the conceptual model were phrased "Intentionality" and "Learning Context". The analysis of the quotations from the informants (first order) and the researchers (second order) yielded five sub-themes: changed self-awareness, perseverance, safe learning environment, authenticity, and shifting perspective. Discussion: Dental educators should understand the students' perspective and needs for professional identity formation and understand their own position as role models towards this direction. Dental education should be a safe learning environment where multiple stimuli provided together with reflection and exchange of thoughts guided by educators, enhance development of students' professional behaviour.
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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 | 0,030 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».