An Evaluation of the Accuracy of Peer to Peer Surgical Teaching and the Role of the Peer Review Process
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peer to peer learning is a well-established learning modality which has been shown to improve learning outcomes, with positive implications for clinical practice. Surgical students from across Ireland were invited to upload learning points daily while paired with their peers in a peer-reviewing process. This study was designed to assess content accuracy and evaluate the benefit of the review process. Method: A reflective content sample was selected from the database representing all gastrointestinal (GI) surgical entries. All questions and answers were double corrected by four examiners, blinded to the “review” status of the entries. Statistical analysis was performed to compare accuracy between “reviewed” and “non-reviewed” entries. Results: There were 15,569 individual entries from 2009–2013, 2977 were GI surgery entries; 678 (23%) were peer reviewed. Marked out of 5, accuracy in the reviewed group was 4.24 and 4.14 in the non-reviewed group. This was not statistically different (p = 0.11). Accuracy did not differ between universities or grade of tutors. Conclusion: The system of student uploaded data is accurate and was not improved further through peer review. This represents an easy, valuable and safe method of capturing surgical oral ward based teaching.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,029 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».