APPLIED RESEARCH: Reflecting the Relative Values of Community, Faculty, and Students in the Admissions Tools of Medical School
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In defining the characteristics of medical students that society and the medical profession find desirable, little effort has been spent assessing the relative value of the dozens of characteristics that have been identified. Furthermore, many institutions go to great lengths to ensure equal representation across stakeholder groups in an effort to maximize the heterogeneity of the pool of students accepted to study medicine; however, the extent to which different stakeholders value different characteristics has yet to be determined. PURPOSE: This study was an attempt to assess the relative value of the characteristics of medical students that society and the medical profession find desirable. METHODS: Using documents created internationally to identify the core competencies of medical personnel, a series of 7 characteristics were generated for inclusion in a study that adopted the paired comparison technique. Of 347 surveyed, 292 respondents indicated the rank ordering they would assign to each characteristic by circling the more important characteristic in all possible pairings. RESULTS: Overwhelmingly, "ethical" was deemed to be the most important characteristic on which selection tools should be based. Surprisingly, the pattern of responses was highly consistent regardless of stakeholder group and degree of affiliation with the undergraduate medical program. CONCLUSIONS: The generalizable features of this study not only include the empirical findings but also demonstrate useful survey protocol that can be adapted by any admission committee to guide the generation of an institution-specific admissions blueprint. A novel protocol that provides the necessary flexibility is discussed.
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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 | 0,057 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».