Assessment of non‐cognitive traits through the admissions multiple mini‐interview
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Contemporary studies have shown that traditional medical school admissions interviews have strong face validity but provide evidence for only low reliability and validity. As a result, they do not provide a standardised, defensible and fair process for all applicants. METHODS: In 2006, applicants to the University of Calgary Medical School were interviewed using the multiple mini-interview (MMI). This interview process consisted of 9, 8-minute stations where applicants were presented with scenarios they were then asked to discuss. This was followed by a single 8-minute station that allowed the applicant to discuss why he or she should be admitted to our medical school. Sociodemographic and station assessment data provided for each applicant were analysed to determine whether the MMI was a valid and reliable assessment of the non-cognitive attributes, distinguished between the non-cognitive attributes, and discriminated between those accepted and those placed on the waitlist (waiting list). We also assessed whether applicant sociodemographic characteristics were associated with acceptance or waitlist status. RESULTS: Cronbach's alpha for each station ranged from 0.97-0.98. Low correlations between stations and the factor analysis suggest each station assessed different attributes. There were significant differences in scores between those accepted and those on the waitlist. Sociodemographic differences were not associated with status on acceptance or waiting lists. DISCUSSION: The MMI is able to assess different non-cognitive attributes and our study provides additional evidence for its reliability and validity. The MMI offers a fairer and more defensible assessment of applicants to medical school than the traditional interview.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».