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Enregistrement W2169893274 · doi:10.1046/j.1365-2923.2002.01313.x

When enough is enough: a conceptual basis for fair and defensible practice performance assessment

2002· article· en· W2169893274 sur OpenAlexaff
Lambert Schuwirth, Lesley Southgate, Gordon G. Page, N. S. Paget, J Lescop, Stephen R Lew, W B Wade, M Barón-Maldonado

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBasis (linear algebra)Management scienceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: An essential element of practice performance assessment involves combining the results of various procedures in order to see the whole picture. This must be derived from both objective and subjective assessment, as well as a combination of quantitative and qualitative assessment procedures. Because of the severe consequences an assessment of practice performance may have, it is essential that the procedure is both defensible to the stakeholders and fair in that it distinguishes well between good performers and underperformers. LESSONS FROM COMPETENCE ASSESSMENT: Large samples of behaviour are always necessary because of the domain specificity of competence and performance. The test content is considerably more important in determining which competency is being measured than the test format, and it is important to recognise that the process of problem-solving process is more idiosyncratic than its outcome. It is advisable to add some structure to the assessment but to refrain from over-structuring, as this tends to trivialise the measurement. IMPLICATIONS FOR PRACTICE PERFORMANCE ASSESSMENT: A practice performance assessment should use multiple instruments. The reproducibility of subjective parts should not be increased by over-structuring, but by sampling through sources of bias. As many sources of bias may exist, sampling through all of them may not prove feasible. Therefore, a more project-orientated approach is suggested using a range of instruments. At various timepoints during any assessment with a particular instrument, questions should be raised as to whether the sampling is sufficient with respect to the quantity and quality of the observations, and whether the totality of assessments across instruments is sufficient to see 'the whole picture'. This policy is embedded within a larger organisational and health care context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,247
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,259
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2470,259
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,007
Études des sciences et des technologies0,0140,152
Communication savante0,0320,044
Science ouverte0,0090,025
Intégrité de la recherche0,0160,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,416 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
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

Citations96
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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