Personality Perceptions of Medical School Applicants
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the extent to which medical school interviewers consider perceptions of applicant personality traits during a semi-structured panel interview, the interrater reliability of assessments, and the impact of such perceptions on individual admission decisions. Method Semi-structured panel interviews were conducted with applicants to the Doctor of Medicine Program at the University of Western Ontario in London, Canada. Interviewers also provided voluntary, "research only" ratings of applicants on nine relevant personality traits. Data from 345 applicants under consideration for admission were available for analysis. Results Significant correlations were observed between personality ratings and important operational variables (e.g., interview scores). Applicants who were most likely to be admitted to the program were perceived as high on certain traits (i.e., Achievement, Nurturance, Endurance, Cognitive Structure, & Order) and low on other traits (i.e., Abasement, Aggression, & Impulsivity). Statistically removing variance shared with personality ratings from interview scores resulted in different admission decisions for over 40% of the applicants. Interrater reliabilities for personality perceptions were relatively low. However, interrater reliability of the panel interview used to make admission decisions was acceptable. Nonlinear relations between personality perceptions and interview scores were also explored. Conclusion Some evidence was found that interviewers? perceptions of applicant personality may affect their judgments when assigning interview ratings. Given that non-cognitive characteristics are perceived as important in the admissions process and that perceptions of personality traits have implications for decisions about which candidates to admit, suggestions for identifying desirable non-cognitive characteristics and for increasing the quality of assessments are offered.
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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 | 0,001 | 0,030 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,609 | 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 ».