Later is too late: Exploring student experiences of diversity and inclusion in medical school orientation
Notice bibliographique
Résumé
While there is increasing effort among medical schools to recruit diverse students, there is a paucity of research into the unique experiences of these students during their transition to medicine. This study explored how experiences during medical school orientation influence students’ transition into the medical profession. Semi-structured interviews were conducted (April-August 2019) with 16 first-year Canadian medical students. We applied descriptive thematic analysis using a constant comparative approach. Verbatim transcripts were coded and analyzed to elucidate themes. Participants highlighted the importance of social orientation during their transition into medical school and noted experiencing complex social pressures during this time. They shared how incoming students were introduced to the dominant medical professional identity during orientation. Participants noted tensions during this period, many of which revolved around the dominant identity and their past, present and future selves. Longstanding issues of diversity and inclusion in medicine manifest from day one of medical school. While orientation may be intended as a transition period to welcome students into the profession, it is a crucial period for medical schools to intentionally establish a commitment to an inclusive culture. Waiting to do so after identity formation has already begun is a missed opportunity.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».