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Enregistrement W2103281609 · doi:10.1111/medu.12777

Relatively speaking: contrast effects influence assessors’ scores and narrative feedback

2015· article· en· W2103281609 sur OpenAlex
Peter Yeates, Jenna Cardell, Kevin W. Eva

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésContrast (vision)NarrativePsychologyAudiologySocial psychologyLinguisticsMedicineComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: In prior research, the scores assessors assign can be biased away from the standard of preceding performances (i.e. 'contrast effects' occur). OBJECTIVES: This study examines the mechanism and robustness of these findings to advance understanding of assessor cognition. We test the influence of the immediately preceding performance relative to that of a series of prior performances. Further, we examine whether assessors' narrative comments are similarly influenced by contrast effects. METHODS: Clinicians (n = 61) were randomised to three groups in a blinded, Internet-based experiment. Participants viewed identical videos of good, borderline and poor performances by first-year doctors in varied orders. They provided scores and written feedback after each video. Narrative comments were blindly content-analysed to generate measures of valence and content. Variability of narrative comments and scores was compared between groups. RESULTS: Comparisons indicated contrast effects after a single performance. When a good performance was preceded by a poor performance, ratings were higher (mean 5.01, 95% confidence interval [CI] 4.79-5.24) than when observation of the good performance was unbiased (mean 4.36, 95% CI 4.14-4.60; p < 0.05, d = 1.3). Similarly, borderline performance was rated lower when preceded by good performance (mean 2.96, 95% CI 2.56-3.37) than when viewed without preceding bias (mean 3.55, 95% CI 3.17-3.92; p < 0.05, d = 0.7). The series of ratings participants assigned suggested that the magnitude of contrast effects is determined by an averaging of recent experiences. The valence (but not content) of narrative comments showed contrast effects similar to those found in numerical scores. CONCLUSIONS: These findings are consistent with research from behavioural economics and psychology that suggests judgement tends to be relative in nature. Observing that the valence of narrative comments is similarly influenced suggests these effects represent more than difficulty in translating impressions into a number. The extent to which such factors impact upon assessment in practice remains to be determined as the influence is likely to depend on context.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,059
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,344 · 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