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Enregistrement W2153492381 · doi:10.1080/01421590500087340

Medical student selection: choice of a semi-structured panel interview or an unstructured one-on-one interview

2005· article· en· W2153492381 sur OpenAlexaff
C. A. Courneya, Kristin Wright, Vera Frinton, Edwin Mak, Michael Schulzer, George Pachev

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)PsychologyConsistency (knowledge bases)Panel dataInterviewLogistic regressionClinical psychologySemi-structured interviewStatisticsQualitative researchComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliability has been shown to be higher in structured medical admissions interviews as compared to unstructured interviews. This study reports the comparison of a proposed semi-structured panel interview with a current individual unstructured medical admissions interview. Inter-rater reliability coefficients were calculated, and correlations were estimated between panel, individual and academic scores. Admission status in 2003 was related to these scores by means of logistic regression. Both individual and panel interviews were significantly correlated with admissions status. The inter rater reliability coefficient (from individual interviews) was 0.12 whereas the interpanel reliability coefficient was 0.52. Panel interview: good across panel and within panel consistency of scoring. No effect of who asked the questions, question order, or interview duration on scoring. No correlation between panel interview scores and academic variables (MCAT, GPA). We found good inter-panel reliability, a high consistency within and between interview panels, and uniformly positive questionnaire responses. The panel interview measures something different from academic variables. These data, in conjunction with a strong sense from the medical and psychological literature supporting the reliability and validity of a semi-structured panel interview, support our decision to replace our individual interview with the panel interview.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3150,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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