Impact of Doximity Residency Rankings on Emergency Medicine Applicant Rank Lists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigates the impact of the Doximity rankings on the rank list choices made by residency applicants in emergency medicine (EM). METHODS: We sent an 11-item survey by email to all students who applied to EM residency programs at four different institutions representing diverse geographical regions. Students were asked questions about their perception of Doximity rankings and how it may have impacted their rank list decisions. RESULTS: Response rate was 58% of 1,372 opened electronic surveys. This study found that a majority of medical students applying to residency in EM were aware of the Doximity rankings prior to submitting rank lists (67%). One-quarter of these applicants changed the number of programs and ranks of those programs when completing their rank list based on the Doximity rankings (26%). Though the absolute number of programs changed on the rank lists was small, the results demonstrate that the EM Doximity rankings impact applicant decision-making in ranking residency programs. CONCLUSION: While applicants do not find the Doximity rankings to be important compared to other factors in the application process, the Doximity rankings result in a small change in residency applicant ranking behavior. This unvalidated ranking, based principally on reputational data rather than objective outcome criteria, thus has the potential to be detrimental to students, programs, and the public. We feel it important for specialties to develop consensus around measurable training outcomes and provide freely accessible metrics for candidate education.
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.
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 découle