The surgical personality: comparisons between urologists, non-urologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : Our objective was to compare personality traits between urologists and other surgeons, as well as between surgeons and non-surgeons. METHODS: : Eighty-six surgeons (57 faculty, 29 residents) completed the Revised NEO Personality Inventory (NEO PI-R), a validated measure of normal personality traits. Subjects agree or disagree with 240 statements to generate a score in each of the 5 major character traits: extraversion (E), openness (O), conscientiousness (C), agreeableness (A) and neuroticism (N). Each factor is subdivided into 6 component facets. Scores for urology faculty and residents were compared to the other surgical groups and 21 pediatricians. RESULTS: : The 3 groups differed significantly on extraversion (p < 0.001). Post-hoc analyses indicated that urologists obtained significantly higher extraversion scores than other surgeons (p < 0.05) and non-surgeons (p < 0.001) Other surgeons also scored significantly higher than non-surgeons on the extraversion factor (p < 0.05). No significant differences emerged on openness, conscientiousness, agreeableness or neuroticism. Of the 6 extraversion facets, urologists obtained significantly higher scores on gregariousness and excitement-seeking (p < 0.05) than non-urologist surgeons, and significantly higher scores on gregariousness (p < 0.05), activity (p < 0.01), excitement seeking (p < 0.001), and positive emotions (p < 0.05) than non-surgeons. Non-urologist surgeons obtained significantly higher scores than non-surgeons on Activity and Excitement-seeking (p < 0.01).There were no significant differences in the facets of warmth or assertiveness. INTERPRETATION: : Urologists appear to be more extraverted compared to other surgeons. Both groups of surgeons were more extraverted than non-surgeons. If these findings can be confirmed on a wider basis, the data may be helpful in resident selection, mentoring, evaluation and career counselling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».