Pilot study of the roles of personality, references, and personal statements in relation to performance over the five years of a medical degreeCommentary: How to derive causes from correlations in educational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the power of three traditional selection procedures (A levels, personal statements, and references) and one non-traditional selection procedure (personality) to predict performance over the five years of a medical degree. DESIGN: Cohort study over five years. SETTING: Nottingham medical school. PARTICIPANTS: Entrants in 1995. MAIN OUTCOME MEASURES: A level grades, amounts of information contained in teacher's reference and the student's personal statement, and personality scores examined in relation to 18 different assessments. RESULTS: Information in the teacher's reference did not consistently predict performance. Information in the personal statement was predictive of clinical aspects of training, whereas A level grades primarily predicted preclinical performance. The personality domain of conscientiousness was consistently the best predictor across the course. A structural model indicated that conscientiousness was positively related to A level grades and preclinical performance but was negatively related to clinical grades. CONCLUSION: A teacher's reference is of no practical use in predicting clinical performance of medical students, in contrast to the amount of information contained in the personal statement. Therefore, simple quantification of the personal statement should aid selection. Personality factors, in particular conscientiousness, need to be considered and integrated into selection procedures.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».