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Enregistrement W2141489115 · doi:10.1007/s10897-009-9216-1

Genetic Counseling Practice Analysis

2009· article· en· W2141489115 sur OpenAlexaffabout
Heather Hampel, Robin E. Grubs, Carol S. Walton, Emma Nguyen, Daniel H. Breidenbach, Steve Nettles, Meagan Corliss, Stéphanie Fox, Susan Hiraki, Lisa Ku, Whitney Neufeld‐Kaiser, Bronson D. Riley, Jamie Taylor, LuAnn Weik

Notice bibliographique

RevueJournal of Genetic Counseling · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredentialingCertificationGenetic counselingGenetic testingContent analysisMedical educationMedicineFamily medicineBoard certificationPsychologyPolitical scienceGeneticsBiologyContinuing educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American Board of Genetic Counseling (ABGC) performed a genetic counseling practice analysis (PA) to determine the content of the certification examination. The ABGC-appointed PA Advisory Committee worked with psychometricians to develop a survey which was distributed to 2,038 genetic counselors in the United States and Canada. The survey was also accessible on the ABGC website. Multiple criteria were used to establish the significance of the tasks included in the survey. A total of 677 responses were used in the analysis, representing a 37.1% corrected response rate. Five major content domains with 143 tasks were identified in the PA. New certification test specifications were developed on the basis of PA results and will be used in developing future examination forms. In keeping with credentialing standards, ABGC plans to conduct a PA on a regular basis so that the content of the examination reflects current practice.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,279 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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