The Effect of Mood on Medical Students' Diagnostic Performance
Notice bibliographique
Résumé
It is clear that mood and emotion play an important role in how people deal with problems [1]. The problem-solving strategies adopted by people when they are in a happy mood are quite different than the strategies used by people when they are in a sad mood [1]. It is also well documented in the literature that individuals’ affective feelings influence their evaluative judgment, strategies of information processing, and the type of information retrieved from memory [1]. One area where this knowledge has important implications is in the design, application, and effectiveness of cognitive tools. Cognitive tools are tools that “help students during thinking, problem solving, or learning by providing them with opportunities to practice applying their knowledge in the context of complex, meaningful activities rather than in isolation of their ultimate use” (p. 88) [2]. A computer-based learning environment (CBLE) incorporating a number of cognitive tools of particular interest for this paper is called BioWorld [2]. BioWorld provides medical students with instruction, model proficiency, and an assessment of their knowledge in a more authentic scenario than standard classroom learning [2]. These tools have been shown to effectively promote scientific reasoning in high school students [3], and have been adapted for use with medical students. We propose replicating the emotional side of working in the medical field by manipulating the affect of students before they engage in a BioWorld problem. Addressing the relationship between mood and doctors’ performance is extremely important, especially with researchers suggesting that these types of emotions are normal, inevitable, and capable of negatively effecting patient care [4].
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».