Relationship between Small Animal Intern Rank and Performance at a University Teaching Hospital
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine if there is a relationship between selection committee rankings of internship applicants and the performance of small animal interns. The hypothesis was that there would be a relationship between selection committee rank order and intern performance; the more highly an application was ranked, the better the intern's performance scores would be. In 2007, the Department of Small Animal Medicine and Surgery instituted a standardized approach to its intern selection process both to streamline the process and to track its effectiveness. At the end of intern years 2010-2014, every faculty member in the department was provided an intern assessment form for that year's class. There was no relationship between an individual intern's final rank by the selection committee and his/her performance either as a percentile score or a Likert-type score (p=.25, R2=0.04; p=0.31, R2=0.03, respectively). Likewise, when interns were divided into the top and bottom quartile based on their final rank by the selection committee, there was no relationship between their rank and their performance as a percentile score (median rank 15 vs. 20; p=.14) or Likert-type score (median rank 14 vs. 19; p=.27). Institutions that use a similar intern selection method may need to reconsider the time and effort being expended for an outcome that does not predict performance. Alternatively, specific criteria more predictive of performance outcomes should be identified and employed in the internship selection process.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».