Are Female Applicants Rated Higher Than Males on the Multiple Mini-Interview? Findings From the University of Calgary
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
PURPOSE: The multiple mini-interview (MMI) improves reliability and validity of medical school interviews, and many schools have introduced this in an attempt to select individuals more skilled in communication, critical thinking, and ethical decision making. But every change in the admissions process may produce unintended consequences, such as changing intake demographics. In this article, two studies exploring gender differences in MMI ratings are reported. METHOD: Cumulative meta-analysis was used to compare MMI ratings for female and male applicants to the University of Calgary Cumming School of Medicine between 2010 and 2014. Multiple linear regression was then performed to explore gender differences in MMI ratings after adjusting for other variables, followed by a sensitivity analysis of the impact of varying the weight given to MMI ratings on the odds of females being ranked in the top 150 applicants for 2014. RESULTS: Females were rated higher than male applicants (standardized mean difference 0.21, 95% CI [0.11, 0.30], P < .001). After adjusting for other explanatory variables, there was a positive association between female applicant and MMI rating (regression coefficient 0.23 [0.14, 0.33], P < .001). Increasing weight assigned to MMI ratings was associated with increased odds of females being ranked in the top 150 applicants. CONCLUSIONS: In this single-center study, females were rated higher than males on the MMI, and the odds of a female applicant being offered a position increased as more weight was given to MMI ratings. Further studies are needed to confirm and explain gender differences in MMI ratings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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