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Enregistrement W2017593112 · doi:10.1080/10401334.2010.488205

Is Undergraduate Performance Predictive of Postgraduate Performance?

2010· article· en· W2017593112 sur OpenAlexaffabout
Wayne Woloschuk, Kevin McLaughlin, Bruce Wright

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The continuity of undergraduate to postgraduate training suggests that performance in medical school should predict performance later in residency. PURPOSE: The goal is to determine whether undergraduate performance is predictive of postgraduate performance. METHODS: Residency program directors assessed the performance of medical school graduates (Classes 2004-2006) at the end of the 1st postgraduate year. Measures of undergraduate performance were retrieved including grade point averages, clerkship in-training evaluation reports, and the total score on the Medical Council of Canada Part 1 exam. RESULTS: Complete data were available for 242 (81.5%) graduates. Postgraduate performance consisted of two reliable factors (clinical acumen and human sensitivity) that explained 78% of the variance. Correlations between undergraduate and the two postgraduate measures were low (.03-.31). CONCLUSIONS: Measures of undergraduate performance appear to be poor predictors of performance in residency that consisted of two primary dimensions (clinical acumen and human sensitivity).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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