When enough is enough: a conceptual basis for fair and defensible practice performance assessment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».