More Consensus Than Idiosyncrasy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Social judgment research suggests that rater unreliability in performance assessments arises from raters' differing inferences about the performer and the underlying reasons for the performance observed. These varying social judgments are not entirely idiosyncratic but, rather, tend to partition into a finite number of distinct subgroups, suggesting some "signal" in the "noise" of interrater variability. The authors investigated the proportion of variance in Mini-CEX ratings attributable to such partitions of raters' social judgments about residents. METHOD: In 2012 and 2013, physicians reviewed video-recorded patient encounters for seven residents, completed a Mini-CEX, and described their social judgments of the residents. Additional participants sorted these descriptions, which were analyzed using latent partition analysis (LPA). The best-fitting set of partitions for each resident served as an independent variable in a one-way ANOVA to determine the proportion of variance explained in Mini-CEX ratings. RESULTS: Forty-eight physicians rated at least one resident (34 assessed all seven). The seven sets of social judgments were sorted by 14 participants. Across residents, 2 to 5 partitions (mode: 4) provided a good LPA fit, suggesting that subgroups of raters were making similar social judgments, while different causal explanations for each resident's performance existed across subgroups. The partitions accounted for 9% to 57% of the variance in Mini-CEX ratings across residents (mean = 32%). CONCLUSIONS: These findings suggest that multiple "signals" do exist within the "noise" of interrater variability in performance-based assessment. It may be valuable to understand and exploit these multiple signals rather than try to eliminate them.
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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 | 0,060 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».