Multiple Mini Interview for Selection into OTL Residency
Notice bibliographique
Résumé
Objective 1) To determine the reliability of the Multiple Mini Interview (MMI) for resident selection into an otolaryngology–head and neck surgery (OTL‐HNS) program. 2) To assess the degree of acceptance by major stakeholders (interviewers and applicants) towards the MMI when compared to traditional interviews. Method Canadian medical graduates applying to OTL‐HNS residency programs underwent MMI in 2011 and 2012. MMI had 7 stations evaluating unique candidate attributes. Stations include surgical skills assessment and 2 simulation scenarios with standardized actors for noncognitive traits. Reliability was determined, and upon completion, stakeholders rated aspects MMI using 7‐point Likert scale. Results Data were collected from a total of 45 applicants and 19 evaluators. Overall interrater reliability of the MMI was good. The majority of applicants (>80%) felt that MMI helped them present their strengths and that it did not have any gender, cultural, or age bias. Assessors (>85%) felt that the MMI evaluated a valid range of competencies and that it tested more aspects of an applicant than traditional interviews. Both applicants and assessors (>70%) agreed that the MMI was a fair process, and both preferred the MMI over the traditional interview. Conclusion The MMI is a reliable tool for the selection of applicants to an OTL‐HNS residency program. It is well accepted by both applicants and assessors, with the majority of stakeholders preferring the MMI over traditional interviews.
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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 | 0,052 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».