Notice bibliographique
Résumé
Background: Our objective was to compare personality traits between urologists and other surgeons, as well as between surgeons and non-surgeons.Methods: Eighty-six surgeons (57 faculty, 29 residents) completed the Revised NEO Personality Inventory (NEO PI-R), a validated measure of normal personality traits.Subjects agree or disagree with 240 statements to generate a score in each of the 5 major character traits: extraversion (E), openness (O), conscientiousness (C), agreeableness (A) and neuroticism (N).Each factor is subdivided into 6 component facets.Scores for urology faculty and residents were compared to the other surgical groups and 21 pediatricians.Results: The 3 groups differed significantly on extraversion (p < 0.001).Post-hoc analyses indicated that urologists obtained significantly higher extraversion scores than other surgeons (p < 0.05) and non-surgeons (p < 0.001) Other surgeons also scored significantly higher than non-surgeons on the extraversion factor (p < 0.05).No significant differences emerged on openness, conscientiousness, agreeableness or neuroticism.Of the 6 extraversion facets, urologists obtained significantly higher scores on gregariousness and excitement-seeking (p < 0.05) than non-urologist surgeons, and significantly higher scores on gregariousness (p < 0.05), activity (p < 0.01), excitement seeking (p < 0.001), and positive emotions (p < 0.05) than non-surgeons.Non-urologist surgeons obtained significantly higher scores than non-surgeons on Activity and Excitement-seeking (p < 0.01).There were no significant differences in the facets of warmth or assertiveness.Interpretation: Urologists appear to be more extraverted compared to other surgeons.Both groups of surgeons were more extraverted than non-surgeons.If these findings can be confirmed on a wider basis, the data may be helpful in resident selection, mentoring, evaluation and career counselling.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».