Access and Selection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: How to best select future doctors and the implications of selection for equity and access are timely, relevant, and complex issues that fundamentally affect other aspects of medical education such as curriculum design and social accountability. The authors thus conducted an environmental scan of practices related to access and selection in Canadian medical schools. METHOD: The authors drew and built on a literature review, key informant interviews, and expert panel discussions conducted as part of the 2008-2009 Future of Medical Education in Canada project to detail the empirical basis for prioritizing the study of access and selection, the evidence base of current practices, and implications for medical schools. RESULTS: Data clustered around four principles: (1) selection criteria must address current attributes and future potential, (2) access to medical school and diversity within the class are linked to a school's social accountability framework, (3) sound instruments and protocols are necessary to maximize reliability and validity, and (4) medical schools must be accountable for the effectiveness of their admissions processes. Although initiatives addressing barriers exist, ongoing challenges include recruitment and selection for overall diversity, adoption of better criteria for nonacademic achievement, and empirical validation of selection processes. CONCLUSIONS: Evidence-based selection processes can optimize the provision of broadly competent physicians for a given population. Schools must work to minimize systematic barriers for specific groups. Although this analysis provides a Canadian perspective, the principles and implications are relevant to medical education institutions elsewhere.
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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 | 0,058 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».