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Enregistrement W2470723556 · doi:10.4172/plastic-surgery.1000943

Selecting the best and brightest: A comparison of residency match processes in the United States and Canada

2015· article· en· W2470723556 sur OpenAlexaffabout
EM Krauss, Michael Bezuhly, JG Williams

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMedical educationGrading (engineering)PsychologyScale (ratio)United States Medical Licensing ExaminationPersonnel selectionFamily medicineMedicineMedical schoolManagementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Selecting candidates for plastic surgery residency training remains a challenge. In the United States, academic measures (United States Medical Licensing Exam Step I scores, medical school class rank and publications) are used as primary criteria for candidate selection for residency. In contrast, Canadian medical education de-emphasizes academic measures by using a pass-fail grading system. As a result, choosing residents from many qualified applicants may pose a challenge for Canadian programs without objective measures of academic success. METHODS: A 25-question online survey was distributed to program directors of Canadian plastic surgery residency-training programs. Program directors commented on number of yearly residents and applicants; application sections (ranked in importance using a Likert scale); interview invitation and rank-order list determination; and their satisfaction with the selection process. RESULTS: Ten Canadian plastic surgery program directors responded (90.9% response rate). The most important application components determining invitation to interview were letters of reference from a plastic surgeon (mean importance of 5.0 on the Likert scale), clinical electives in plastic surgery (mean 4.6) and electives with their program (mean 4.5). Applicants invited for interview were assessed on the quality of their responses to questions, maturity and personality. The majority of program directors agreed that a clinical elective with their program was important for consideration on their rank-order list. Program directors were neutral on their satisfaction with the selection process. CONCLUSION: Canadian plastic surgery residency programs emphasize clinical electives with their program and letters of reference from colleagues when selecting applicants for interviews. In contrast to their American counterparts, Canadian program directors rely on clinical interactions with prospective residents in the absence of objective academic measures.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,225 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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